instaflow：利用校正流技術加快將文本轉化為圖像的過程

　　InstaFlow是一個快速、一步生成圖像的模型，能夠以接近Stable Diffusion的圖像質量顯著減少計算資源需求。這種高效率源自最近的Rectified Flow技術，它訓練具有直線軌跡的概率流，因此本質上只需要一步即可進行快速推理。

　　InstaFlow具有幾個優點:

　　極快推理:InstaFlow模型是一步生成器，它直接將噪聲映射到圖像，避免了彌散模型的多步采樣。 在我們的A100GPU機器上，推理時間約為0.1秒，與原始Stable Diffusion相比可節省約90%的推理時間。

　　高質量:InstaFlow生成具有Stable Diffusion那樣復雜細節的圖像，在MS COCO2014數據集上的FID與最先進的文本到圖像GAN(如StyleGAN-T)相當。

　　簡單高效的訓練:InstaFlow的訓練過程只涉及有監督訓練。 借助預訓練的Stable Diffusion，僅需199個A100GPU天即可獲得InstaFlow-0.9B。

　　方法:用文本調整的反流整流生成概率流

　　流程包括三個步驟:

　　1. 從預訓練的Stable Diffusion生成(文本，噪聲，圖像)三元組

　　2. 應用文本調整的反流生成2-Rectified Flow，這是一條整流的生成概率流。

　　3. 從2-Rectified Flow中遷移學習得到一步InstaFlow。 注意遷移學習和反流是正交的技術。

　　如視頻和圖像所示，直線流具有以下優點:

　　1. 直線流需要更少的步驟來模擬。

　　2. 直線流在噪聲分布和圖像分布之間提供了更好的耦合，因此允許成功的遷移學習。

　　InstaFlow的核心功能有:

　　- 快速一步生成

　　- 與Stable Diffusion相當的圖像質量

　　- 簡單高效的訓練過程

　　- 利用文本調整的反流產生直線概率流

　　- 從直線流中遷移學習以實現一步生成

　　通過直線流和遷移學習，InstaFlow實現了快速生成高質量圖像的目標，是新一代文本到圖像生成模型的杰出代表。