Ученые из Массачусетского технологического института в США разработали метод, который значительно ускоряет работу нейронных сетей, создающих изображения по текстовым запросам, пишет «Газета.Ru» ссылаясь на статью на портале научных публикаций arXiv.
Метод под названием «дистилляция соответствия распределению» (DMD) обучает новые искусственные интеллектуальные модели имитировать существующие генераторы изображений, такие как диффузионные модели. Это позволяет создавать более компактные модели, генерирующие изображения быстрее и без потерь качества.
Диффузионные модели создают изображения в многоэтапном процессе, который ранее занимал до 100 шагов. Благодаря новому методу, исследователям удалось сократить это до одного шага, существенно ускорив процесс. Новый подход позволил сократить время генерации изображения с 2,59 секунд до 90 миллисекунд, что в 28,8 раза быстрее.
Ученые отметили, что новый метод существенно снижает требуемые вычислительные ресурсы для генерации изображений искусственным интеллектом.