DistriFusion – 高分辨率扩散模型的分布式并行推理框架

DistriFusion是高分辨率扩散模型的分布式并行推理框架，通过分布式并行推理显著加速了扩散模型在多个GPU上生成高分辨率图像的过程。DistriFusion利用patch parallelism将图像分割并分配给不同设备，无需额外训练即可实现高达6倍的推理速度提升，同时保持图像质量。DistriFusion的实现为AI内容创建和并行计算研究提供了新的基准。

官网：https://github.com/mit-han-lab/distrifuser

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