最近，香港大学和英伟达联合推出了一项黑科技——广义空间传播网络（GSPN）。这个新机制在高分辨率图像生成领域带来了革命性的突破！
传统自注意力机制虽然在自然语言处理和计算机视觉中表现出色，但在面对高分辨率图像时却显得力不从心。计算复杂度高达 O (N²)，不仅耗时，还将二维图像转为一维序列后丢失了重要的空间关系。
GSPN 的核心亮点在于其创新的二维线性传播方法，结合“稳定性–上下文条件”理论，成功将计算复杂度降低到 √N 级别，同时完美保留了图像的空间连贯性。
GSPN 的技术分为两大部分：二维线性传播和稳定性 - 上下文条件。通过逐行或逐列扫描，它实现了对二维图像的高效处理，大幅减少了参数量，还保证了信息完整传播。此外，“稳定性–上下文条件”确保了长距离传播时系统的稳定性和可靠性。
实验结果表明，GSPN 在图像分类任务中以 5.3GFLOPs 的计算量达到了 82.2% 的 Top-1 准确率，远超现有模型。而在图像生成方面，处理 256×256 分辨率任务时速度提升了 1.5 倍，甚至能在 16K×8K 分辨率下快速生成图像，推理时间加速超过 84 倍！
总之，GSPN 不仅解决了传统自注意力机制的痛点，还在多个视觉任务中刷新了性能纪录。未来，这一技术将在多模态模型和实时视觉应用中大放异彩。
项目主页: 点击查看
代码: GitHub 地址
划重点:
GSPN 将高分辨率生成速度提升超 84 倍。
解决了传统自注意力机制在高分辨率图像处理中的瓶颈问题。
刷新多个视觉任务性能纪录，潜力无限！
[hhw123pingdao]
温馨提示：
- 请注意，下载的资源可能包含广告宣传。本站不对此提供任何担保，请用户自行甄别。
- 任何资源严禁网盘中解压缩，一经发现删除会员资格封禁IP，感谢配合。
- 压缩格式：支持 Zip、7z、Rar 等常见格式。请注意，下载后部分资源可能需要更改扩展名才能成功解压。
- 本站用户禁止分享任何违反国家法律规定的相关影像资料。
- 内容来源于网络，如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理，联系微信：a-000000
📝留言定制 (0)