在人工智能的浪潮中，图像生成技术一直是热门话题。而今，何凯明教授及其团队在这一领域取得了突破性进展，他们提出的扩散损失（Diffusion Loss）技术，为图像生成带来了革命性的速度与效果提升！

 

传统图像生成的局限

长久以来，图像生成的自回归模型一直依赖于离散值标记，这无疑限制了生成质量和速度。然而，何教授的团队挑战了这一传统观念，他们发现自回归模型与离散值标记的结合并非必要。

 

扩散损失：连续值空间的突破

扩散损失技术的核心在于使用扩散过程来建模每个标记的概率分布，这使得自回归模型得以在连续值空间中自由翱翔。通过定义新的扩散损失函数，何教授的团队成功消除了对离散值标记器的依赖。

 

实验结果：速度与质量的双重飞跃

在ImageNet 256x256数据集上，何教授的图像生成器展示了惊人的性能：生成速度小于0.3秒/张图像，同时达到了FID小于2.0的高质量结果。这一成果不仅在速度上取得了飞跃，更在图像质量上实现了质的突破。