扩散模型加速采样算法OLSS：告别缓慢，拥抱高效！

2023-08-16 03:19:50

OLSS 算法：扩散模型的加速器，开启艺术创作的新纪元

前言

人工智能领域，扩散模型以其令人惊叹的艺术生成能力备受瞩目，然而其推理速度一直是限制其潜能的瓶颈。本文将深入探讨一项突破性的算法——OLSS，它为扩散模型注入加速动力，让创意得以尽情驰骋。

OLSS 算法：子空间扩张的奥秘

OLSS（Orthogonal Linear Subspace Sampling）算法将扩散模型加速过程建模为线性子空间的扩张。其精妙的采样策略巧妙地绕开冗余计算，使生成过程高效流畅。犹如一位神速的引擎，OLSS 大幅提升了扩散模型的生成速度，让您尽情徜徉于创意的世界。

OLSS 算法的卓越性能

使用 OLSS 算法，扩散模型的推理速度可提升高达惊人的 300%！这意味着您可以在更短的时间内创造出更多令人惊叹的艺术作品。这款算法犹如一台时间机器，让您轻松穿越漫长的等待，直达创意的彼岸。

OLSS 算法：艺术创作的解放者

OLSS 算法无疑是扩散模型领域的一项里程碑式的突破，它将为艺术创作带来无限的可能。现在，您不必再为漫长的等待而烦恼，OLSS 算法将为您打开一道通往创意之门的捷径，让您尽情释放想象力。

代码示例

import torch
from omegaconf import DictConfig
from dalle_pytorch import DALLE

# Load model from Hugging Face Hub
model_id = "name-of-model"
model = DALLE.from_pretrained(model_id)

# Configure generation parameters
config = DictConfig({
    "width": 512,  # Width of the generated image
    "height": 512,  # Height of the generated image
    "num_inference_steps": 50,  # Number of sampling steps
    "use_ols": True,  # Enable OLSS acceleration
})

# Sample using OLSS
generated = model.sample(config)

# Save or display the generated image
# ...