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當前文生圖、文生視頻等生成式人工智能技術(shù)正得到越來越廣泛的應(yīng)用，但在一些嚴肅場景中，生成速度和生成質(zhì)量難以兼顧的矛盾也尤為突出。例如：在服裝設(shè)計領(lǐng)域，快速生成的服裝圖案經(jīng)常出現(xiàn)細節(jié)模糊或邏輯錯誤，如拉鏈不對稱、印花扭曲，無法滿足專業(yè)設(shè)計的精準要求；在電商視頻創(chuàng)作中，加速生成的商品展示視頻容易出現(xiàn)畫面閃爍、物體變形等問題，嚴重影響品牌形象和消費者觀感。

針對這一痛點，中國聯(lián)通數(shù)據(jù)科學與人工智能研究院聚力攻關(guān)并實現(xiàn)了突破：提出模型推理加速方案ShortDF，突破多模態(tài)模型生成效率與質(zhì)量瓶頸，并賦能多場景應(yīng)用。

“質(zhì)”&“效”困局

當前主流的多模態(tài)生成模型（文生圖/文生視頻模型）大多以擴散模型為基礎(chǔ)，通過在訓練過程中給清晰的圖像/視頻添加隨機噪聲，再運用反向去噪規(guī)律，實現(xiàn)從指令文本到匹配圖像/視頻的生成。

通俗來講就是：先教會模型“畫面/視頻怎么由正常變混亂”，學習并記住這個過程，然后模型便可照此規(guī)律按指令文本“把混亂畫面/視頻變正常”。其中的去噪過程作為關(guān)鍵核心，可以理解為：從全是噪音的起點出發(fā)，按照順序經(jīng)過1000個路口，每個路口都要執(zhí)行相應(yīng)的去噪指令才能實現(xiàn)整體的生成效果。在這個過程中，如何選擇路徑?jīng)Q定了生成效率和質(zhì)量。

現(xiàn)有的路徑選擇方法主要分為兩類：● 馬爾科夫鏈式方法（如DDPM，Denoising Diffusion Models），即按照規(guī)定路線循規(guī)蹈矩走完所有路口（通常1000個左右），雖然穩(wěn)妥但耗時長，生成效率較低?！?人工跳步式方法（如DDIM，Denoising Diffusion Implicit Models），憑借經(jīng)驗人為設(shè)定抄近道僅走少量路口（通常15個左右）從而實現(xiàn)效率提升，但因為路徑缺乏自適應(yīng)性，容易發(fā)生圖像模糊或形變等問題。

（ShortDF與傳統(tǒng)方案的對比）

ShortDF創(chuàng)出新解法

中國聯(lián)通數(shù)據(jù)科學與人工智能研究院提出了一種創(chuàng)新方法——ShortDF（Shortest path optimizing in Denoising Diffusion model去噪擴散模型最短路徑優(yōu)化），可在路徑圖中找到合適路徑，并做路徑壓縮。直觀來說，就像具備會進化的“智能導航”，不再固定走完所有步驟，也不預(yù)設(shè)定走哪些步驟，而是動態(tài)選擇最優(yōu)路徑并做路徑壓縮，讓一步抵多步，從而實現(xiàn)效率和質(zhì)量的權(quán)衡。

（ShortDF方法原理）

提升5倍！保質(zhì)又提效

ShortDF在多個業(yè)界主流基準數(shù)據(jù)集上均取得了顯著性能提升，其中在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)尤為突出：原本需要10步生成的DDIM圖像，ShortDF僅用2步即可完成，實現(xiàn)了約5倍的速度提升，同時圖像清晰度（FID指標）提升18.5%，對比如下所示：

（ShortDF與現(xiàn)有方法結(jié)果對比）

這些實驗結(jié)果驗證了ShortDF在多模態(tài)生成任務(wù)的高效推理能力，實現(xiàn)了在保證生成質(zhì)量的前提下推理速度的大幅度提升。憑借這一突破性成果，ShortDF入選CVPR 2025的Highlight論文（全球超1萬篇投稿中僅2.97%入選），獲得國際人工智能學術(shù)界的高度認可，相關(guān)論文及代碼已開源：[Github:UnicomAI/ShortDF](https://github.com/UnicomAI/ShortDF)。

以科技創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

目前，ShortDF技術(shù)已在多種內(nèi)容生成場景中應(yīng)用，包括“中華器靈”角色生成平臺中的古代文物活化生成、“智衣衿”文創(chuàng)一體機中的漢服人物形象生成、“衣影”平臺中的服裝款式設(shè)計生成等，有效確保了生成質(zhì)量的同時提升了生成效率，優(yōu)化了用戶體驗。ShortDF針對擴散類模型具備通用性，應(yīng)用空間廣泛，適用于文生圖、文生視頻、圖像及視頻編輯等多種功能場景。

（漢服人物形象生成）

（服裝款式設(shè)計生成）

（文物活化生成）

未來，中國聯(lián)通數(shù)據(jù)科學與人工智能研究院將繼續(xù)推動多模態(tài)生成技術(shù)的優(yōu)化與創(chuàng)新，解決模型產(chǎn)業(yè)化落地的“最后一公里”問題，讓高效高質(zhì)的AI生成技術(shù)在文創(chuàng)、工業(yè)、教育、醫(yī)療等更多領(lǐng)域得到更廣泛和深入的應(yīng)用。讓人工智能惠及更多個人及企業(yè)，推動人工智能+規(guī)?；l(fā)展。