具有高效推理速度的中文领域文图生成扩散模型和工具链
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内容提要
阿里云机器学习平台PAI与华南理工大学合作在ACL2023上发表了中文领域文图生成扩散模型和工具链Rapid Diffusion。该模型采用了知识增强的文本编码器和快速推理算法，能够生成高分辨率、逼真多样的图像。研究结果表明，Rapid Diffusion在电商、国画和美食等领域的性能优于其他模型。研究团队还开发了高效的推理流程，提高了模型的推理速度。计划将Rapid Diffusion集成到阿里云机器学习平台PAI中，以便用户可以在自己的任务上进行训练、微调和推理。未来，将进一步扩展Rapid Diffusion的功能，并通过编译优化技术提高推理速度。
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关键要点
- 阿里云机器学习平台PAI与华南理工大学合作，发布中文领域文图生成扩散模型Rapid Diffusion。
- Rapid Diffusion采用知识增强的文本编码器和快速推理算法，能够生成高分辨率、逼真多样的图像。
- 该模型在电商、国画和美食等领域的性能优于其他模型。
- 研究团队开发了高效的推理流程，提高了模型的推理速度。
- 计划将Rapid Diffusion集成到阿里云机器学习平台PAI中，便于用户进行训练、微调和推理。
- 未来将扩展Rapid Diffusion的功能，并通过编译优化技术进一步提高推理速度。
- Rapid Diffusion模型在中文图文对数据集上表现优异，平均FID得分为21.90。
- 知识增强的文本编码器使用了1亿的悟空图文对数据集和最新的中文知识图谱OpenKG。
- 推理加速设计结合自动切片和编译优化技术，提高了模型的推理性能。
- Rapid Diffusion的推理速度提高了1.73倍，且加速方法适用于其他扩散模型。
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