micro_diffusion：在极低成本下训练大规模扩散模型

micro_diffusion：在极低成本下训练大规模扩散模型

micro_diffusion Official repository for our work on micro-budget training of large-scale diffusion models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/micro_diffusion

项目介绍

micro_diffusion 是一个开源项目，专注于在极低成本预算下，从零开始训练大规模扩散模型。通过仅使用 37M 公开可用的真实和合成图像，项目成功训练了一个拥有 1.16 亿参数的稀疏变压器模型，总成本仅为 $1,890，并在 COCO 数据集上实现了零样本生成的 FID 分数为 12.7。micro_diffusion 的创新方法不仅展示了在资源有限的情况下训练高效模型的可能性，也为深度学习领域提供了一个节约成本的新范例。

项目技术分析

micro_diffusion 的核心是一个稀疏的变压器模型，该模型使用了 patch-mixer 作为其前处理步骤，以降低训练中的性能损失并减少训练时间。项目通过分阶段的训练方法，从低分辨率逐步过渡到高分辨率，从而在有限的资源下优化模型性能。具体而言，它首先在 256×256 分辨率的图像上训练了 280K 步，然后在 512×512 分辨率的图像上进行了 55K 步的微调。

项目使用了多种技术优化，如中心裁剪、不进行水平翻转等，以确保图像数据的高效处理。此外，micro_diffusion 还支持使用预训练模型检查点，以便用户可以快速开始生成图像。

项目及技术应用场景

micro_diffusion 的应用场景广泛，适用于那些需要生成高质量图像但预算有限的情况。例如，在艺术创作、游戏开发、虚拟现实等领域，该模型可以提供一种低成本的图像生成方案。此外，该项目也为研究者在资源受限的环境中进行深度学习实验提供了有力工具。

项目的特点使其在以下场景中尤为适用：

• 艺术创作：艺术家可以利用 micro_diffusion 生成具有特定风格的图像，如折纸、像素艺术、线条艺术等。
• 教育研究：教育机构和研究机构可以使用 micro_diffusion 作为教学工具，让学生在实际操作中学习深度学习模型。
• 商业应用：企业可以使用该模型为产品营销、广告设计等提供高效的图像生成服务。

项目特点

1. 低成本：micro_diffusion 的设计理念是在极低的预算下训练大规模模型，使得资源有限的研究者和开发者也能够进行高质量的深度学习实验。
2. 高效性：项目采用了分阶段训练和 patch-mixer 技术，大大减少了训练时间和成本，同时保证了模型的生成质量。
3. 灵活性：支持多种分辨率和训练阶段的配置，使得用户可以根据自己的需求灵活调整模型。
4. 易用性：项目提供了详细的安装指南和预训练模型检查点，使得用户可以轻松部署和使用。

总结而言，micro_diffusion 是一个具有创新性和实用性的开源项目，它不仅为深度学习领域带来了新的可能性，也为用户提供了节约成本的解决方案。通过该项目，更多的研究者、开发者和艺术家可以探索深度学习的潜力，而不受资源限制。

micro_diffusion Official repository for our work on micro-budget training of large-scale diffusion models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/micro_diffusion