NVIDIA｜DiffCollage：充分利用扩散模型并行生成大量内容

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这篇论文介绍了一种名为DiffCollage的方法，该方法可以以更快的速度生成大规模的图像，并保留原始内容的细节。作者指出，传统的生成模型（如GANs）在处理大规模图像时会面临内存和计算资源的限制，而DiffCollage可以通过并行化生成过程来优化计算效率。

DiffCollage使用扩散模型（Diffusion Models）作为其主要生成器，并且具有以下优点：

• 可以生成高分辨率图像，并且保留了原始内容的细节；
• 可以预处理各种图像基础数据集，从而生成更加多样化的图像；
• 可以在多个GPU上进行并行计算，提高生成速度。

此外，DiffCollage还使用了两个技术来进一步优化生成效率：切片生成和哈希近似。切片生成技术可以将生成过程切分成多个子任务，再使用多个GPU进行并行计算，而哈希近似技术则可以有效地减少内存使用量。

实验结果表明，DiffCollage比传统的生成模型在保留图像细节和生成速度方面具有更好的性能。因此，DiffCollage可以在多个应用场景下发挥重要作用，如图像合成、视频生成、素材生成等。

标题：DiffCollage: Parallel Generation of Large Content with Diffusion Models

作者：Qinsheng Zhang，Jiaming Song，Xun Huang，Yongxin Chen，Ming-Yu Liu

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