CVPR 2024 | MIT发布DistriFusion技术，图像生成实现6倍加速！

主要观点总结

文章介绍了使用扩散模型生成高分辨率图像的挑战，以及MIT提出的DistriFusion方法来解决这个问题。DistriFusion能在多个设备上并行运行扩散模型，减少单样本生成的延迟，同时保持图像质量。文章还介绍了DistriFusion的方法、效果、局限性和结论。

关键观点总结

关键观点1: 扩散模型生成高分辨率图像的挑战

由于计算成本巨大，导致交互应用的延迟过长，使用扩散模型生成高分辨率图像仍然是一个挑战。

关键观点2: DistriFusion方法的介绍

DistriFusion是能在多个设备上并行运行扩散模型的方法，通过基于patch parallelism的技术，利用多个GPU来加速扩散模型推理，而不会牺牲图像质量。

关键观点3: DistriFusion的效果

在StableDiffusion XL上，DistriFusion在8个NVIDIA A100 GPU上实现了高达6.1倍的加速，同时保持视觉保真度。

关键观点4: DistriFusion的局限性

完全隐藏通信开销在计算中，NVLink是使DistriFusion加速最大化的关键。此外，对于低分辨率图像的加速效果有限，高级编译器将有助于利用这些设备并取得更好的加速效果。

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