这项研究提出了一种加速TarFlow图像生成模型采样过程的方法。研究人员发现TarFlow中的块具有不同重要性:少数块在图像生成中起主要作用,而其他块贡献较小;有些块对初始值敏感,其他块则相对稳健。基于此,他们提出了收敛排名指标(CRM)和初始猜测指标(IGM),并开发了高斯-赛德尔-雅可比迭代方法。实验表明,该方法在四种TarFlow模型上实现了2.51-5.32倍的加速,同时保持图像质量。这一技术为高效AI图像生成提供了重要解决方案。
至顶网 科技行者 2025-05-22 08:19:15