T-Stitch：加速预训练扩散模型采样效率的创新技术

T-Stitch：加速预训练扩散模型采样效率的创新技术

T-Stitch [ICLR 2025] Official PyTorch implmentation of paper "T-Stitch: Accelerating Sampling in Pre-trained Diffusion Models with Trajectory Stitching" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/T-Stitch

项目介绍

T-Stitch 是一种简单而高效的技术，用于通过轨迹拼接的方式提高生成效率，同时几乎不损失生成质量。在生成扩散模型采样过程中，T-Stitch 首先在初始步骤中使用一个较小的 DPM（扩散概率模型）替代整个采样轨迹中的大型 DPM，然后在后期步骤中切换回大型 DPM，从而实现灵活的速度和质量权衡。

项目技术分析

T-Stitch 的核心思想是利用较小的 DPM 在采样过程的早期阶段进行快速计算，而在后期阶段切换到大型 DPM 以保证生成质量。这种方法不仅优化了计算资源的使用，还大大提高了生成效率。它通过以下技术特点实现这一目标：

1. 轨迹拼接：在采样过程中，将采样轨迹分为多个阶段，每个阶段使用不同规模的 DPM，通过后期拼接，实现完整的生成过程。
2. 速度与质量权衡：通过动态调整小 DPM 和大 DPM 的使用比例，实现不同场景下的速度和质量权衡。
3. 模型兼容性：T-Stitch 可以与多种扩散模型兼容，如 DiT、SDXL、ControlNet 和 LCM-SDXL 等。

项目及技术应用场景

T-Stitch 的应用场景非常广泛，主要包括：

1. 图像生成：在艺术创作、游戏开发等领域，T-Stitch 可以提供更快的图像生成速度，同时保持高生成质量。
2. 文本到图像转换：在文本驱动的图像生成应用中，T-Stitch 可以帮助实现更快速的内容生成。
3. 实时渲染：对于需要实时生成图像的场景，如虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR) 等，T-Stitch 可以提供所需的效率和效果。

以下是 T-Stitch 在不同场景下的具体应用示例：

• DiT-S 与 DiT-XL 的结合：通过拼接更多 DiT-S 步骤，为 DiT-XL 实现更快的采样速度。
• 风格化 SD 的自然插值：通过直接采用小型的 SD 模型，T-Stitch 自然地插值大型风格化 SD 的速度、风格和图像内容。
• 与其他技术的互补性：T-Stitch 可以与减少采样步骤的技术（如直接减少步骤数、高级采样器、蒸馏等）完全互补。

项目特点

T-Stitch 项目的特点包括：

• 高效性：通过智能地使用不同规模的 DPM，T-Stitch 实现了采样过程的高效性。
• 灵活性：根据具体应用需求，可以灵活调整小 DPM 和大 DPM 的使用比例，实现不同的速度和质量权衡。
• 兼容性：T-Stitch 支持多种流行的扩散模型，如 DiT、SDXL、ControlNet 和 LCM-SDXL，为用户提供了广泛的适用性。

结论

T-Stitch 是一项具有创新性的技术，为预训练扩散模型的采样过程提供了新的思路和方法。通过智能地结合不同规模的 DPM，T-Stitch 不仅能提高生成效率，还能保持高生成质量。这一技术的应用将有助于推动图像生成、实时渲染等领域的进步，为开发者提供更多的灵活性和可能性。欢迎广大开发者和研究人员尝试并采用 T-Stitch，共同探索扩散模型在更多领域的应用。

T-Stitch [ICLR 2025] Official PyTorch implmentation of paper "T-Stitch: Accelerating Sampling in Pre-trained Diffusion Models with Trajectory Stitching" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/T-Stitch