連結：https://gojasper.github.io/flash-diffusion-project/
Flash Diffusion 是一種高效的影象生成模型，透過少步驟生成高質量的影象，適用於多種影象處理任務，如文本到影象、修復、超解析度等。該模型在 COCO2014 和 COCO2017 資料集上達到了最先進的效能，同時訓練時間少，引數數量少。
需求人群：
- 目標受眾為需要快速生成高質量影象的研究人員和開發者，特別是在影象生成、編輯和增強領網網域。
使用場景示例：
- 使用Flash Diffusion進行文本到影象的轉換，將描述性文本快速轉化為視覺影象。
- 在藝術創作中，利用Flash Diffusion進行影象修復，填補缺失部分。
- 在媒體製作中，使用Flash Diffusion進行人臉交換，創造新的視覺效果。
產品特色：
- 少步驟影象生成，減少計算資源消耗
- 適用於多種影象處理任務，如文本到影象、修復等
- 使用不同的後端模型，如基於UNet的去噪器和DiT模型
- 透過對抗性目標和分佈匹配失真損失提高樣本質量
- 訓練過程中取樣時間步從可適應的分佈中抽取，幫助學生模型針對特定時間步
使用教學：
1. 訪問Flash Diffusion的官方GitHub頁面，瞭解模型的基本資訊和使用條件。
2. 下載並安裝所需的依賴庫和工具，確保環境配置正確。
3. 根據具體的影象生成任務，準備相應的輸入資料，如文本描述、損壞的影象等。
4. 執行Flash Diffusion模型，輸入資料並指定生成引數。
5. 等待模型生成結果，根據需要進行後處理。
6. 分析生成的影象質量，根據反饋調整引數以最佳化結果。