Ученые из Массачусетского технологического института в США разработали метод "дистилляции соответствия распределению" (DMD), который значительно ускоряет процесс работы нейронных сетей, создающих изображения по текстовым запросам.
Этот метод обучает новые искусственные интеллектуальные модели имитировать существующие генераторы изображений, такие как диффузионные модели. Диффузионные модели создают изображения в многоэтапном процессе, который ранее занимал до 100 шагов, однако благодаря новому методу, этот процесс был сокращен до одного шага, что привело к значительному ускорению.
В результате применения нового подхода время генерации изображения было сокращено с 2,59 секунд до 90 миллисекунд, что в 28,8 раза быстрее. Ученые отмечают, что этот метод существенно снижает требуемые вычислительные ресурсы для генерации изображений искусственным интеллектом, сообщает Ferra.Ru.