Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) acaban de introducir un nuevo método llamado 'Distillación de coincidencia de distribución', que permite una generación más rápida de imágenes de inteligencia artificial (IA) manteniendo la calidad del modelo original.
El DMD, o modelo de difusión dinámica, acelera significativamente el proceso de obtención de imágenes al destilar conocimientos de modelos de difusión de varios pasos, como Difusión estable, en un único modelo rápido.
Este método emplea dos modelos de difusión como referencia para entrenar el nuevo modelo, garantizando estabilidad y coherencia. En las pruebas, Se ha demostrado que DMD puede generar imágenes 30 veces más rápido que Stable Diffusion, manteniendo o incluso superando la calidad de los resultados obtenidos.
Al reducir drásticamente el costo computacional y el tiempo requerido para generar imágenes de alta calidad, DMD podría desbloquear nuevas posibilidades para herramientas como la edición visual en tiempo real, herramientas de diseño, descubrimiento de fármacos y aplicaciones de modelado 3D.
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