摘要

在近期举办的CIKM 2023大会上，阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学陈岑副教授团队合作发布了一篇创新性论文——《优化线性子空间搜索：学习构建快速高质量调度器以加速扩散模型》。这篇论文揭示了OLSS（Optimal Linear Subspace Search）算法，一种专门针对扩散模型的高效采样加速技术。

该研究以构建扩散模型采样加速的核心机制——线性子空间的扩展过程为视角，提供了当前方法的综合分析，并在此基础上设计出全新的加速算法。这一创新使得扩散模型的生成速度显著提升，为AI生成内容领域带来了革命性的进展。

背景与影响

作为人工智能领域顶级的国际会议，CIKM的使命在于识别并推动未来知识和信息系统的创新方向。此次论文入选，标志着阿里云人工智能平台PAI自主研发的扩散模型加速技术已达到国际领先水平，赢得了全球学术界的认可，彰显了中国人工智能创新技术在全球舞台上的竞争力。

扩散模型的崛起

扩散模型在图像生成领域展现出惊人的潜力，从Latent Diffusion到Stable Diffusion，再到Midjourney和百花齐放的Diffusion开源社区，扩散模型已成为AI生成内容（AIGC）行业的热门研究焦点。

挑战与解决方案

传统扩散模型在生成高质量图像时面临巨大的计算资源消耗，这与基于生成对抗网络的方法形成了鲜明对比。阿里云的解决方案聚焦于设计“调度器”，通过构建生成过程的近似模型，有效减少迭代步骤，从而加速图像生成速度。

OLSS算法解析

论文提出的关键技术是OLSS算法，它致力于在更高维度的线性子空间内寻求最优解，从而实现加速采样的目标。此外，OLSS还引入了一种路径规划算法，进一步提升生成图像的质量，即使在有限的迭代次数内，也能产出细节丰富、清晰度高的图像。

应用与展望

目前，阿里云人工智能平台PAI已将多种扩散模型应用于实际场景，如快速部署AIGC Stable Diffusion SDWebUI绘画的AI-Web应用及高效推理服务。用户可通过访问阿里云官网获取免费试用资源，亲身体验这些创新技术带来的便利。

论文关键信息

• 论文标题：Optimal Linear Subspace Search: Learning to Construct Fast and High-Quality Schedulers for Diffusion Models
• 作者：段忠杰、汪诚愚、陈岑、黄竣钱卫宁
• 论文链接：Arxiv链接

本文对阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学陈岑副教授团队合作的创新性研究进行了深入解读，强调了OLSS算法在扩散模型加速领域的突破性贡献，以及其对AI生成内容行业的影响和展望。