论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.00908.pdf
项目地址:https://docs.google.com/document/d/1irisz6f1G4oYaKojqwuU9rSDBV1-VaCh0VkeuIX0sfs/edit?pli=1
2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
此外，为了增加直播的专业度，这场直播设置了9个以上机位，动用了斯坦尼康、纵横滑轨、电影机、导播台等电影级别的专业设备，花费或许不到传闻中的百万级，但也不会太少，是名副其实的钞能力直播。
机器学习能够建立起一些原本不存在的关联，而其中的一些关联让人感到非常惊喜。