NitroFusion: Высококачественная одноступенчатая диффузия через динамическое противостоящее обучение

Мы представляем NitroFusion, принципиально новый подход к одномоментной диффузии, который достигает высокого качества генерации с помощью динамической антагонистической структуры. Хотя одномоментные методы предлагают значительные преимущества в скорости, они, как правило, страдают от ухудшения качества по сравнению с многомоментными аналогами. Точно так же, как панель критиков искусства предоставляет всестороннюю обратную связь, специализируясь на различных аспектах, таких как композиция, цвет и техника, наш подход сохраняет большой пул специализированных дискриминаторов, которые вместе направляют процесс генерации. Каждая группа дискриминаторов развивает экспертизу в определенных аспектах качества на разных уровнях шума, предоставляя разнообразную обратную связь, которая позволяет добиться высококачественной одномоментной генерации. Наша структура сочетает: (i) динамический пул дискриминаторов со специализированными группами дискриминаторов для улучшения качества генерации, (ii) стратегические механизмы обновления для предотвращения переобучения дискриминаторов, и (iii) глобально-локальные дискриминаторы для оценки качества на различных масштабах, а также безусловное/условное обучение для сбалансированной генерации. Кроме того, наша структура уникально поддерживает гибкое развертывание через усовершенствование снизу-вверх, позволяя пользователям динамически выбирать между 1-4 шагами денойзинга с использованием одной и той же модели для прямого компромисса между качеством и скоростью. Через комплексные эксперименты мы демонстрируем, что NitroFusion значительно превосходит существующие одномоментные методы по множеству оценочных метрик, особенно выделяясь в сохранении тонких деталей и глобальной согласованности.