专栏名称: 将门创投
将门是一家专注于发掘及加速技术创新激活商业价值的创业公司的创投机构。将门旗下设有将门创新服务、将门技术社群以及将门投资基金。关注领域包括机器智能、物联网、自然人机交互、企业计算。
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Talk预告｜JHU博士梅康夫：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

将门创投  · 公众号  · 科技创业  · 2025-01-15 08:22

正文

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
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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/

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Talk·介绍
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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

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论文链接：

https://arxiv.org/abs/2404.04367‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2310.01407‍‍‍‍‍‍‍‍‍


Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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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



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-The End-


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