Segundo a equipe do MIT, a técnica não apenas reduz significativamente o tempo computacional, mas também mantém a qualidade do conteúdo visual gerado
Cientistas do Massachusetts Institute of Technology (MIT) desenvolveram uma nova técnica que pode tornar geradores de imagens de inteligência artificial até 30 vezes mais rápidos. O método, chamado “destilação de correspondência de distribuição” (DMD), condensa em uma única etapa processos que, tradicionalmente, exigem 100 estágios para eliminar “ruídos” – processo conhecido como “difusão reversa”.
O DMD ensina novos modelos de IA a imitar geradores estabelecidos, como DALL·E 3 e Midjourney, proporcionando modelos de IA menores e mais enxutos capazes de gerar imagens com mais rapidez, e mantendo a mesma qualidade. O método possui dois componentes que atuam juntos para reduzir as iterações exigidas do modelo antes que ele gere uma imagem utilizável e tornar a aparência das imagens geradas mais natural.
Segundo a equipe do MIT, a técnica não apenas reduz significativamente o tempo computacional, mas também mantém a qualidade do conteúdo visual gerado. O estudo foi publicado no servidor de pré-impressão arXiv.
