InstaFlow: 高质量的扩散式文本到图像生成只需一步
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。透过使用 Rectified Flow 方法，本论文将 Stable Diffusion (SD) 转变为一步模型，创造了首个具有 SD 水平图像质量的逐步扩散型文本到图像生成器 InstaFlow，并大幅超越先前的最先进技术 progressive distillation。
本文介绍了一种基于文本和图像结合模型的生成分类方法，利用扩散模型实现了零样本分类，并在多种基准测试上获得了强大的结果。与对比差异对比性方法相比，扩散方法在多模式关系推理方面具有更强的能力，并且即使在弱增强和没有正则化的情况下，基于图像的扩散模型也能取得与训练于同一数据集的 SOTA 判别分类器相近的性能。
