华为诺亚方舟实验室、清华大学信息科技学院、大连理工、香港大学和Hugging Face的研究人员，联合开源了超高清文生图模型——PIXART-δ。
研究人员将潜在一致性模型（LCM）和创新控制架构ControlNet-Transformer集成在PIXART-δ中，在文生1024*1024高质量图像方面实现了重大技术突破，仅用0.5秒2-4个推理步骤就能完成图像生成，这也比之前的PIXART-{\alpha}模型快了7倍。
此外，PIXART-δ在ControlNet-Transformer帮助下，可以在不同条件下对生成模型的输出进行精确控制，例如，图像的边缘、深度、分割和对象姿势等，有点类似OpenAI的DALL·E 3。
开源地址：https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha
论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.05252
在线Demo：https://huggingface.co/spaces/PixArt-alpha/PixArt-LCM
潜在一致性模型
LCM是一种用于加速生成模型的全新高效方法，核心技术是将生成模型的反向采样过程，看成是解决一个增强的概率流动常微分方程（PF-ODE）流程。
传统的生成模型是通过迭代采样的方式生成图像，需要繁琐的步骤并且每个步骤都需要大量的AI计算资源和时间。
而LCM通过预测增强的PF-ODE方法，将生成过程简化为几个微小步骤，以帮助模型用最快的速度生成高质量的图像。
PF-ODE主要描述了图像生成过程中的概率流动，并将每个数据点映射回其起源点。通过求解增强的PF-ODE，使得LCM可以在潜在空间中生成高质量的图像样本。
然后，LCM利用一致映射函数进行训练。这个函数能够直接从最后一个时间点,推断出任何其他时间点上的样本位置。所以,整个扩散回归过程就可以直接通过求解概率流微分方程实现,而不是像传统模型那样需要多步迭代。
这也是为什么PIXART-δ能用2—4个推理步骤就能生产高精准图像的原因。
ControlNet-Transformer
ControlNet在边缘检测、姿态估计、草图生成、表情表达等方面，展示了对文本生成图像扩散模型内容输出的优秀控制能力。
这是因为其拥有一个可训练的UNet副本，允许对输入条件进行操作，从而控制生成图像的整体布局。
在训练过程中，ControlNet冻结原始的文本到图像扩散模型，只优化可训练的副本。通过跳跃连接将该副本的每个层的输出与原始UNet集成，并使用“零填充卷积”层以避免过多的AI算力负担。
但是，ControlNet架构是针对UNet-based扩散模型精心设计的，直接复制到Transformer中效果较差。
所以，为了在Transformer架构中实现更好的精准控制能力，研究人员使用了一种创新的ControlNet-Transformer架构，并专门针对Transformer模型进行了优化和量身定制。
ControlNet-Transformer通过在解码器中的每个解码层之间引入跳跃连接，并使用适当的注意力机制，使得生成的图像既具有高质量的细节，又能根据输入的条件进行灵活的调整和控制。
PIXART-δ生成案例赏析
以下是「AIGC开放社区」根据在线Demo生成的图像，整体来说生成效率非常高，语义还原精准，并且支持可视化生成流程控制，例如，生成步骤、图像尺寸、图像类型等，功能强大且易使用。
一只戴着别致绅士帽、穿着夹克的拟人猫，站在秋天的森林中的肖像照。
美丽的女孩，雀斑，笑容灿烂，蓝色的眼睛，姜黄色的短发，深色的妆容，穿着花蓝色背心，柔和的光线，深灰色的背景，写实风格。
桌子上透明罐子里壮观的微小世界，大会堂内部，精心设计，雕刻建筑，解剖，象征，几何和参数化细节，精确的平面线细节，图案，黑暗幻想和难以表达的神秘情绪，技术设计，复杂的超细节，风格化和未来主义和仿生细节，建筑概念，低对比度细节，电影照明，8K，虚幻，逼真，超现实
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