使用场景
使用Flash Diffusion进行文本到图像的转换，将描述性文本快速转化为视觉图像。
在艺术创作中，利用Flash Diffusion进行图像修复，填补缺失部分。
在媒体制作中，使用Flash Diffusion进行人脸交换，创造新的视觉效果。
产品特色
少步骤图像生成，减少计算资源消耗
适用于多种图像处理任务，如文本到图像、修复等
使用不同的后端模型，如基于UNet的去噪器和DiT模型
通过对抗性目标和分布匹配失真损失提高样本质量
训练过程中采样时间步从可适应的分布中抽取，帮助学生模型针对特定时间步
使用教程
1. 访问Flash Diffusion的官方GitHub页面，了解模型的基本信息和使用条件。
2. 下载并安装所需的依赖库和工具，确保环境配置正确。
3. 根据具体的图像生成任务，准备相应的输入数据，如文本描述、损坏的图像等。
4. 运行Flash Diffusion模型，输入数据并指定生成参数。
5. 等待模型生成结果，根据需要进行后处理。
6. 分析生成的图像质量，根据反馈调整参数以优化结果。
