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原文来源：AIGC开放社区

图片来源：由无界 AI? 生成

Stable Diffusion是目前最强开源文本生成图片的扩散模型之一，但对于那些没有A100、H100的中小企业、个人开发者来说有一个很大缺点，需要花费高昂的训练成本。

为了解决这一痛点，Wuerstchen开源模型采用了一种全新的技术架构，在保证图片质量的情况下实现了42倍极限压缩。以512x512尺寸的训练图片为例，Stable Diffusion1.4需要150,000小时的GPU训练时间，而Wuerstchen仅需要 9,000小时，训练成本降低了16倍。

即便是图片分辨率高达1536，Wuerstchen也只需要24,602小时，训练成本仍然比Stable Diffusion便宜6倍。

所以，该开源产品有利于那些没有庞大算力的开发者去尝试扩散模型，同时可以在此基础之上探索更好的训练方法。

开源地址：https://huggingface.co/warp-ai/wuerstchen?

Github：https://github.com/dome272/Wuerstchen?

论文：https://arxiv.org/abs/2306.00637<br/>?

Wuerstchen扩散模型采用了一种，在图像的高度压缩的潜在空间中的工作方法。这也是其训练成本比Stable Diffusion低的原因之一。

压缩数据可以将训练和推理的成本减少几个数量级。例如，在1024×1024的图像上训练肯定要比32×32上训练贵得多。通常业内采用的压缩范围在4—8倍左右。

而Wuerstchen通过全新的技术架构将压缩发挥到极限，实现了42倍空间压缩，这是史无前例的技术突破！因为一旦超过16倍压缩，普通方法根本无法实现图片的重建。

Wuerstchen的极限压缩方法分为A、B、C三个阶段：A阶段）进行初始训练，并采用向量量化生成对抗网络 (VQGAN) 来创建离散化潜在空间，将数据映射到一个预定义的、较小的集合中的点，这种紧凑的表示形式有助于模型学习和推理速度；

B阶段）进一步压缩，使用一个编码器将图像投影到一个更加紧凑的空间，和一个解码器试图从编码的图像中重建VQGAN的潜在表达。

并使用了基于Paella模型的标记预测器来完成这个任务。该模型是在编码图像的表示的条件下进行的，可以使用更少的采样步骤数量进行训练，这对于提升算力效率帮助巨大。

C阶段）使用A、B的图像编码器将图像投射到紧凑的潜在空间，训练一个文本条件的潜在扩散模型，并显著减少空间维度。这个离散的潜在空间允许模型生成，更具有多样性和创新性的图像，同时还保留了图片的高质量特征。

Wuerstchen可以生成的图片尺寸

Wuerstchen接受了 1024x1024 和1536x1536分辨率之间的图像训练数据，输出的图片质量非常稳定。即便是1024x2048这样的非对等图片，同样可以得到很好的效果。

开发者还发现，Wuerstchen对新分辨率图片的训练适应能力非常强，在2048x2048分辨率图片下进行数据微调，同样能极大降低成本。

根据Wuerstchen展示的案例，该模型对文本的理解能力非常好，生成的质量效果也能媲美Stable Diffusion等目前最强开源扩散模型。

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