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        字節(jié)跳動(dòng)開(kāi)源最新 GAN 壓縮算法,算力消耗可

        放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2021-08-30 11:27:35    作者:史舒文    瀏覽次數(shù):44
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        8月27日消息,字節(jié)跳動(dòng)近期開(kāi)源了一項(xiàng)代號(hào)為OMGD的壓縮技術(shù)。這是字節(jié)自研的GAN(生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))壓縮算法,在保證生成效果不變的前提下,算力消耗最低可以減少到原來(lái)的1/46,相比之前業(yè)界的最佳壓縮效果提升一倍多。

        8月27日消息,字節(jié)跳動(dòng)近期開(kāi)源了一項(xiàng)代號(hào)為OMGD的壓縮技術(shù)。這是字節(jié)自研的GAN(生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))壓縮算法,在保證生成效果不變的前提下,算力消耗最低可以減少到原來(lái)的1/46,相比之前業(yè)界的最佳壓縮效果提升一倍多。據(jù)悉,這項(xiàng)技術(shù)的論文已入選國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)會(huì)議ICCV 2021。

        圖_字節(jié)跳動(dòng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)發(fā)表的自研GAN壓縮算法論文

        GAN是人工智能領(lǐng)域重要的深度學(xué)習(xí)模型,在圖像生成、音樂(lè)生成和視頻生成等方面應(yīng)用廣泛,還可以提高圖像質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)圖像風(fēng)格化、圖像著色等任務(wù)。漫畫特效等人們常用的短視頻道具,就是通過(guò)GAN實(shí)現(xiàn)的。

        由于GAN對(duì)計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間的需求巨大,模型難以直接部署到手機(jī)、Pad等移動(dòng)設(shè)備上,業(yè)界一直在努力改進(jìn)GAN的壓縮方法。2021年,麻省理工學(xué)院、Adobe和上海交通大學(xué)的研究者們提出一種GAN壓縮算法,將算力消耗成功減少到1/21。此次字節(jié)跳動(dòng)提出的OMGD方法則進(jìn)一步提升了壓縮能力。

        OMGD(online Multi-Granularity Distillation)意為“在線多粒度蒸餾”。據(jù)字節(jié)跳動(dòng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)的論文顯示,該算法能靈活地在訓(xùn)練過(guò)程中優(yōu)化并壓縮GAN模型,從而實(shí)現(xiàn)更好的圖像效果和更少的計(jì)算成本。

        測(cè)試數(shù)據(jù)表明,OMGD壓縮算法對(duì)Pix2Pix和CycleGAN這兩種常用的GAN解決方案效果顯著。Pix2Pix和CycleGAN主要應(yīng)用于圖像到圖像的“翻譯”,比如將照片轉(zhuǎn)換為繪畫,對(duì)黑白圖片著色等。OMGD壓縮算法可使其算力消耗分別減少到原來(lái)的1/40和1/46。

        目前,OMGD壓縮算法已在抖音等產(chǎn)品中落地,為用戶提供更豐富的視頻創(chuàng)作能力。相關(guān)技術(shù)代碼也已發(fā)布在開(kāi)源社區(qū),以幫助從業(yè)者提升GAN的創(chuàng)新和應(yīng)用效率。迄今,字節(jié)跳動(dòng)已開(kāi)源了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Klever、聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái)Fedlearner、高性能分布式訓(xùn)練框架BytePS 、LightSeq推理和訓(xùn)練引擎等重磅項(xiàng)目。

        節(jié)能環(huán)保是字節(jié)跳動(dòng)一個(gè)重要的技術(shù)研究方向。在不久前的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域國(guó)際頂會(huì)ACL 2021上,字節(jié)跳動(dòng)的詞表學(xué)習(xí)方案獲得年度唯一的“最佳論文”大獎(jiǎng),該論文同樣極具節(jié)能價(jià)值,相比主流詞表可以節(jié)約92_的算力。

        OMGD論文鏈接_https://arxiv.org/abs/2108.06908

        開(kāi)源項(xiàng)目鏈接_https://github.com/bytedance/OMGD

        作者_(dá)小智 責(zé)編_小智

         
        (文/史舒文)
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