逾越SDXL! 分散模型失宠 端侧非自回归图像生成基础模型Meissonic退场
最近,YouTube和Reddit上产生了一个惹起宽泛讨论的图像生成模型,来自日本、韩国、美国、印度、中东和英国的网友们纷繁介入讨论。
那么,这究竟是怎样回事呢?让咱们一同来看看吧。
近年来,大言语模型在自然言语处置畛域取得了渺小的打破,以LLaMA和Qwen等为代表的模型展现了弱小的言语了解和生成才干。
但是,图像生成技术的打破关键得益于分散模型,如Stable Diffusion XL在图像品质、细节和概念分歧性方面设立了理想规范。但是,这些分散模型与自回归言语模型的上班原理和架构清楚不同,造成在视觉和言语义务上成功统永世成方法面临应战。
这种差异不只使这些模态的整合变得复杂,还凸显了须要翻新的方法来弥合它们之间的差距。自回归文本到图像模型(如LlamaGen)经过预测下一个token生成图像,但因为生成的图像token数量庞大,自回归模型在效率和分辨率上也面临瓶颈,难以运行到实践场景。
于是,一些Masked Image Modeling(MIM)技术,例如MaskGIT和MUSE被提出。这些方法展现了高效图像生成的后劲。
虽然MIM方法具备必定的前景,它们仍面临两个关键限度:
1.分辨率限度
的MIM方法只能生成最大分辨率为512×512像素的图像。这一限度阻碍了它们的宽泛运行和进一步开展,尤其是在文本生成图像的社区中,1024×1024分辨率逐渐成为规范。
2. 功能差距
现有的MIM技术尚未到达上游分散模型如SDXL所体现的功能水平,特意是在图像品质、复杂细节和概念表白等关键畛域体现不佳,而这些对实践运行至关关键。这些应战须要探求新的翻新方法,Meissonic的指标是使MIM能够高效生成高分辨率图像(如1024×1024),同时增加与顶级分散模型的差距,并确保其计算效率适宜生产级配件。
Meissonic模型提出了全新的处置打算,基于非自回归的掩码图像建模(MIM),为高效、高分辨率的T2I生成设定了新规范。
论文链接:
GitHub Code:
Huggingface Model:
经过架构翻新、先进的位置编码战略和优化的采样方法,Meissonic不只在生成品质和效率上与上游的分散模型(如SDXL)相媲美,甚至在某些场景中逾越了它们。
此外,Meissonic应用高品质的数据集,并经过基于人类偏好评分的宏观条件启动训练,同时引入特色紧缩层,清楚优化了图像的保真度与分辨率。
以下是Meissonic在方法上的几项关键技术改良:
1. 增强型Transformer架构
Meissonic联合了多模态与单模态的Transformer层,旨在捕捉言语与视觉之间的互动消息。从未池化的文本示意中提取有用信号,构建两者之间的桥梁;单模态Transformer层则进一步细化视觉示意,优化生成图像的品质与稳固性。钻研标明,这种结构按1:2比例能够成功最佳功能。
2. 先进的位置编码与灵活采样条件
为坚持高分辨率图像中的细节,Meissonic引入了旋转位置编码(RoPE),为queries和keys编码位置消息。RoPE有效处置了随着token数量参与,传统位置编码方法造成的高低文关联失落疑问,尤其在生成512×512及更高分辨率图像时。
此外,Meissonic经过引入掩码率作为灵活采样条件,使模型自顺应不同阶段的采样环节,进一步优化图像细节和全体品质。
3. 高品质训练数据与宏观条件
Meissonic的训练依赖于经过精心挑选的高品质数据集。为优化图像生功效果,Meissonic在训练中参与了图像分辨率、裁剪坐标及人类偏好评分等宏观条件,清楚增强了模型在高分辨率生成时的稳固性。
4. 特色紧缩层
为了在坚持高分辨率的同时优化生功效率,Meissonic引入了特色紧缩层,使其在生成1024×1024分辨率图像时可以有效降落计算老本。
那么,Meissonic究竟有多弱小呢?让咱们来看看它的体现:
在HPS V2.0基准测试中,Meissonic以平均0.56分的长处逾越了SDXL。
在图像编辑才干评测数据集Emu-Edit上,Meissonic的Zero-shot图像编辑功能甚至逾越了经过图像编辑指令微调后的模型。
在格调多样性生成方面,Meissonic展现出逾越SDXL的体现。
而这一切,都只有SDXL 1/3的推理期间和1/2的显存占用。值得留意的是,Meissonic可以在8GB显存下运转,让中低端显卡的用户也能受益。
此外,Meissonic还展现了超强的zero-shot图像编辑才干,无需微调即可灵敏编辑有mask和无mask的场景,提供了更多创作或者性。
高效推理与训练的联合
在文本到图像分解畛域,Meissonic模型仰仗出色的效率锋芒毕露。该模型不只在推理环节中成功了高效性,同时在训练阶段也清楚优化了效率。Meissonic驳回了一套精心设计的四阶段训练流程,逐渐优化生功效果。
阶段一:了解图像基础概念
钻研标明,原始LAION数据集的文本形容不可充沛满足文本到图像模型的训练需求,通常须要多模态大型言语模型(MLLM)启动优化,但这消耗少量计算资源。
为此,Meissonic在初始阶段驳回了愈加平衡的战略,应用经过挑选的高品质LAION数据学习基础概念,经过降分辨率的方法提高效率,最终保管约2亿张高品质图像,并将初始训练分辨率设定为256×256。
阶段二:成功文本与图像对齐
第二阶段的重点在于优化模型对长文本形容的了解才干。团队挑选了审美分数高于8的图像,构建了120万对优化后的分解图文对及600万对外部高品质图文对。此阶段,训练分辨率优化至512×512,配对数据总量到达约1000万对,从而清楚优化了Meissonic在处置复杂揭示(如多样格调和虚构角色)以及形象概念方面的才干。
阶段三:成功高分辨率图像生成
在Masked Image Modeling(MIM)畛域,生成高分辨率图像依然是一个应战。Meissonic经过特色紧缩技术高效成功了1024×1024分辨率的图像生成。引入特色紧缩层后,模型能够在较低计算老本下成功从512×512到1024×1024的平滑过渡,此阶段的数据集经过进一步挑选,仅保管约600万对高分辨率、高品质的图文配对,以1024分辨率启动训练。
阶段四:精细化美学细节生成
在最后阶段,Meissonic经过低学习率微调模型和文本编码器,并引入人类偏好评分作为训练条件,进一步优化了生成图像的品质和多样性。这一阶段的训练数据与第三阶段坚持分歧,但愈加器重对高分辨率图像生成的美学细节的打磨。
经过上述四个阶段的训练,Meissonic在训练数据和计算老本上成功了清楚降落。详细而言,在训练环节中,Meissonic仅经常使用210万张图像,相较于其余干流模型(如SD-1.5和Dall-E 2),训练数据的经常使用量清楚增加。
在经常使用8个A100 GPU启动训练的状况下,Meissonic的训练期间仅需19天,清楚低于Würstchen、SD-2.1等模型的训练期间。
宽泛影响
最近,移动设施上的端侧文本到图像运行如谷歌Pixel 9的Pixel Studio和苹果iPhone 16的Image Playground相继推出,反映出优化用户体验和包全隐衷的日益趋向。作为一种资源高效的文本到图像基座模型,Meissonic在这一畛域代表了关键的停顿。
此外,来自斯坦福大学的守业团队Collov Labs在一周内就成功复现出雷同架构的Monetico,生功效果可以与Meissonic相媲美,推理效率愈加高效,并荣登huggingface趋向榜第一名。这也显示出Meissonic架构在资源高效上的渺小后劲和运行价值。
参考资料: