本期为TechBeat人工智能社区第657期线上Talk。

北京时间1月16日(周四)20:00，约翰霍普金斯大学（JHU）博士梅康夫的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是:“潜空间扩散模型（LDM）在高效高质量图像生成中的缩放与蒸馏特性”，届时他将介绍团队最近在 Google Research 对于 LDM 的缩放特性(Scaling Laws)的相关研究。

Talk·信息

主题： 潜空间扩散模型（LDM）在高效高质量图像生成中的缩放与蒸馏特性

嘉宾：约翰霍普金斯大学· 博士生 - 梅康夫

时间：北京时间1月16日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

潜空间扩散模型 (LDM) 例如Stable Diffusion在文生图和视频生成领域处于领先地位。本次 Talk 介绍了我们最近在 Google Research 对于 LDM 的缩放特性(Scaling Laws)的相关研究，展示了LDM在从39M到5B参数下缩放(Scaling Up and Down)后的特性，并且提供了一套完善的在不损失模型性能下50x加速模型生成的方案。

Talk大纲

1. 背景 Diffusion Model 与 LDM

2. LDM的缩放特性

3. LDM的条件蒸馏算法

Talk·预习资料

论文链接： https://arxiv.org/abs/2404.04367‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

论文链接： https://arxiv.org/abs/2310.01407‍‍‍‍‍‍‍‍‍


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Talk·嘉宾介绍

梅康夫‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

约翰霍普金斯大学 · 博士‍‍‍

梅康夫是谷歌研究院 (Google Research) 的研究科学家，在约翰霍普金斯大学 (JHU) 电气与计算机工程专业获得博士学位，专注于计算摄影和生成模型的研究。他的研究领域包括扩散模型的缩放与蒸馏、视频与多模态统一生成，以及图像处理与增强。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=43480‍‍‍‍

-The End-

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