比Stable Diffusion便宜118倍!1890美元训出11.6亿参数高质量文生图模型
【9月更文挑战第6天】最近,一篇论文在AI领域引起广泛关注,展示了如何以极低成本训练高质量文本生成图像(T2I)模型。研究者通过随机遮蔽图像中75%的patch并采用延迟遮蔽策略,大幅降低计算成本,同时结合Mixture-of-Experts(MoE)层提升性能。最终,他们仅用1890美元就训练出了一个拥有11.6亿参数的模型,在COCO数据集上取得12.7的FID分数。这一成果比Stable Diffusion成本低118倍,为资源有限的研究人员提供了新途径。尽管如此,该方法在其他数据集上的表现及进一步降低成本的可行性仍需验证。