新加坡国立大学推出通用且即插即用的加速方案AsyncDiff，它能够显著加速扩散模型（diffusion models）的运行速度。扩散模型是一种强大的生成模型，能够创造出各种数据，比如图片和视频，但在生成高质量内容时往往步骤多、速度慢。例如，你正在制作一部动画电影，需要生成大量的高质量画面。使用传统的扩散模型可能需要很长时间来生成每一帧图像。而AsyncDiff可以加速这一过程，通过并行处理来快速生成连贯且高质量的动画帧，从而节省制作时间和成本。
AsyncDiff能够在多台设备间实现模型并行，将笨重的噪声预测模型分割成多个组件，每个组件分配给不同的设备。AsyncDiff利用连续扩散步骤中隐藏状态之间的高度相似性，将传统的序贯去噪转变为异步过程。这样一来，每个组件都能够在其独立的设备上并行计算。所提出的策略显著减少了推理延迟，同时对生成质量的影响降到最低。具体而言，在使用四块英伟达 A5000 GPU的情况下，对于Stable Diffusion v2.1模型，AsyncDiff在几乎不影响生成质量的前提下实现了2.7倍的加速，并且在CLIP评分仅减少0.38的情况下达到了4.0倍的加速。实验还表明，AsyncDiff能够轻松应用于视频扩散模型，并展现出了令人鼓舞的性能表现。
主要功能：
- 加速生成过程：AsyncDiff通过并行计算来加快扩散模型的生成速度，减少等待时间。
主要特点：
- 并行化：AsyncDiff将传统的按顺序去噪过程转变为异步过程，允许多个计算步骤同时进行。
- 模型并行性：通过将大型的去噪模型分割成多个组件，并在不同的设备上并行处理。
- 高效率：实验结果显示，AsyncDiff在保持生成质量的同时，显著提高了处理速度。
工作原理：
- 模型分割：AsyncDiff将去噪模型分割成多个组件，每个组件分配给不同的计算设备。
- 异步去噪：利用连续扩散步骤中隐藏状态的高相似性，每个组件可以独立预测不同时间步的噪声。
- 跨设备通信：组件间的输出需要在设备间进行通信，以便并行处理。
- 步长去噪：通过一次性完成多个去噪步骤来减少并行计算的轮数和通信频率。
具体应用场景：
- 图像和视频生成：在需要快速生成大量图像或视频的场景下，比如电影制作、游戏开发或虚拟现实体验。
- 数据增强：在机器学习中，快速生成更多的训练样本。
- 实时交互应用：需要快速响应用户输入并生成结果的应用，如实时语音或视频生成。
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