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        字節跳動開源最新 GAN 壓縮算法,算力消耗可

        放大字體  縮小字體 發布日期:2021-08-30 11:27:35    作者:史舒文    瀏覽次數:51
        導讀

        8月27日消息,字節跳動近期開源了一項代號為OMGD的壓縮技術。這是字節自研的GAN(生成對抗網絡)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的1/46,相比之前業界的最佳壓縮效果提升一倍多。

        8月27日消息,字節跳動近期開源了一項代號為OMGD的壓縮技術。這是字節自研的GAN(生成對抗網絡)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的1/46,相比之前業界的最佳壓縮效果提升一倍多。據悉,這項技術的論文已入選國際計算機視覺會議ICCV 2021。

        圖_字節跳動技術團隊發表的自研GAN壓縮算法論文

        GAN是人工智能領域重要的深度學習模型,在圖像生成、音樂生成和視頻生成等方面應用廣泛,還可以提高圖像質量,實現圖像風格化、圖像著色等任務。漫畫特效等人們常用的短視頻道具,就是通過GAN實現的。

        由于GAN對計算資源和存儲空間的需求巨大,模型難以直接部署到手機、Pad等移動設備上,業界一直在努力改進GAN的壓縮方法。2021年,麻省理工學院、Adobe和上海交通大學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。此次字節跳動提出的OMGD方法則進一步提升了壓縮能力。

        OMGD(online Multi-Granularity Distillation)意為“在線多粒度蒸餾”。據字節跳動技術團隊的論文顯示,該算法能靈活地在訓練過程中優化并壓縮GAN模型,從而實現更好的圖像效果和更少的計算成本。

        測試數據表明,OMGD壓縮算法對Pix2Pix和CycleGAN這兩種常用的GAN解決方案效果顯著。Pix2Pix和CycleGAN主要應用于圖像到圖像的“翻譯”,比如將照片轉換為繪畫,對黑白圖片著色等。OMGD壓縮算法可使其算力消耗分別減少到原來的1/40和1/46。

        目前,OMGD壓縮算法已在抖音等產品中落地,為用戶提供更豐富的視頻創作能力。相關技術代碼也已發布在開源社區,以幫助從業者提升GAN的創新和應用效率。迄今,字節跳動已開源了機器學習平臺Klever、聯邦學習平臺Fedlearner、高性能分布式訓練框架BytePS 、LightSeq推理和訓練引擎等重磅項目。

        節能環保是字節跳動一個重要的技術研究方向。在不久前的自然語言處理領域國際頂會ACL 2021上,字節跳動的詞表學習方案獲得年度唯一的“最佳論文”大獎,該論文同樣極具節能價值,相比主流詞表可以節約92_的算力。

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

        開源項目鏈接_https://github.com/bytedance/OMGD

        作者_小智 責編_小智

         
        (文/史舒文)
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