字節(jié)跳動(dòng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)在其官方公眾號(hào)發(fā)表文章，介紹了字節(jié)跳動(dòng)的一項(xiàng)新技術(shù)。

該模型中的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)，可以用于圖片風(fēng)格遷移、圖像編輯、圖片生成等場(chǎng)景，為畫面以及視頻改變風(fēng)格。

舉例來(lái)看，該技術(shù)可以將一匹棕色的馬變成斑馬，或者將莫奈的風(fēng)景畫變成真實(shí)的照片。依據(jù)一個(gè) 鞋子的輪廓，可以自動(dòng)生成真實(shí)的鞋子圖形。

字節(jié)跳動(dòng)表示，圖片風(fēng)格遷移、圖像編輯、圖片生成等場(chǎng)景。2020 年，麻省理工學(xué)院、Adobe 和上海交通大學(xué)技術(shù)人員提出一種 GAN 壓縮算法，將算力消耗成功減少到 1/21。

字節(jié)跳動(dòng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)推出了一項(xiàng)自研 GAN 壓縮算法，名為“在線多粒度蒸餾技術(shù)”，簡(jiǎn)稱 OMGD。

這項(xiàng)算法能夠極大降低 CycleGAN 和 Pix2Pix 模型的算力消耗，分別降至原來(lái)的 1/40 和 1/46。不僅參數(shù)和計(jì)算量更少，圖像生成效果也更好。

結(jié)果顯示，OMGD 消耗的計(jì)算量?jī)H為 1.219G，相比于原始狀態(tài)的 56.8G，計(jì)算量大幅減少，生成效果也更優(yōu)。

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