研究人员开发了一种名为稀疏上下文（Sparse Context）的方法，以提高用于图像生成的参考条件扩散模型的效率。这些模型利用输入图像来指导合成，但通常计算成本高昂，并且随着参考数量的增加而扩展性差。稀疏上下文通过仅保留一部分参考标记来构建稀疏参考表示，在不牺牲视觉质量的情况下显著降低了计算负载。实验表明，多参考生成的推理速度提高了 4 倍，单参考生成的推理速度提高了 2 倍。 AI
影响 该方法可以显著降低可控图像生成的计算成本，使先进的 AI 艺术工具更易于访问且速度更快。
排序理由 发布了一篇详细介绍改进扩散模型新方法的论文。
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Reference-based diffusion models enable highly controllable image generation by leveraging elements from input images to guide prompt-driven synthesis. However, these models are computationally expensive in runtime, and their cost scales severely with the number of input referenc…
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