「智猩猩AI新青年讲座」由智猩猩出品，致力于邀请青年学者，主讲他们在生成式AI、LLM、AI Agent、CV等人工智能领域的最新重要研究成果。

AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的视频讲解和直播答疑，将可以帮助大家增进对人工智能前沿研究的理解，相应领域的专业知识也能够得以积累加深。同时，通过与AI新青年的直接交流，大家在AI学习和应用AI的过程中遇到的问题，也能够尽快解决。

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近些年，基于扩散模型的文本到图像的生成展现出了卓越的质量，但其总体上推导的难度较大，且在推理时通常需要进行几十步采样才能得到较为理想的结果。这种采样方式不仅会降低生成模型的效率，还容易受到噪声和误差的影响，从而造成图像生成的质量低下。以往算法试图通过蒸馏来提高采样速度并减少计算成本，但是都未能达到想要的效果。

为了解决以上问题，德州大学奥斯汀分校24届博士刘星超提出了一个快速、一步生成图像的模型InstaFlow，达到了生成图像的质量接近Stable Diffusion且显著减少计算资源需求的目的。相关论文为《Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow》、《InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation》，分别收录于ICLR 2023和ICLR 2024。

Rectified Flow基于一个简单的常微分方程(ODE)，降低了推理难度，解决了使用非配对数据点学习两个分布之间传输映射的问题。

Rectified Flow通过学习ODE模型来模拟从π0到π1的传输过程。其中，ODE模型被训练以尽可能遵循沿π0和π1中抽取的点之间的直线路径前进。与传统的扩散模型相比，这种直线化的概率流动能够加快的生成速度。

InstaFlow将Stable Diffusion转化成一个超快速的一步生成模型。生成过程包括以下三个步骤：

首先，从预训练的Stable Diffusion模型中生成包含文本、噪声和图像的三元组。

其次，将生成的三元组训练成一个2-Rectified Flow直线化的生成概率流动模型。

最后，从2-Rectified Flow模型中蒸馏出InstaFlow模型，直接将噪声图像映射为原始图像。

6月18日10点，智猩猩邀请到论文一作、德州大学奥斯汀分校24届博士刘星超参与「智猩猩AI新青年讲座」240讲，主讲《利用直线概率流加速Stable Diffusion的训练推理》。

讲者

刘星超

德州大学奥斯汀分校24届博士

师从刘强教授。本科毕业于北京航空航天大学自动化专业。研究兴趣是生成式模型的底层原理及对生成式模型框架的改进。在ICML、NeurIPS、ICLR等机器学习顶级会议上发表十余篇文章，并多次担任JMLR等顶级期刊审稿人。

第240讲

主 题
利用直线概率流加速Stable Diffusion的训练推理
提 纲
1、扩散模型加速算法的研究现状
2、基于直线概率流的快速生成模型Rectified Flow
3、扩展至Stable Diffusion的一步生成模型InstaFlow
4、实验结果分析与前景展望

直 播 信 息

直播时间：6月18日10:00

成果

论文标题
《Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow》、《InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation》
论文链接
https://arxiv.org/abs/2209.03003、https://arxiv.org/abs/2309.06380
项目网站
https://github.com/gnobitab/RectifiedFlow、https://github.com/gnobitab/InstaFlow

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