# 不止步于「显卡一哥」，NVIDIA 发布 Perfusion「文生图」模型学习新技术 - 作者：山宗 - 发布时间：2023-08-03 16:21 - 分类：产品 - 原文：https://www.ifanr.com/1557447 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/08/1-1.jpg) NVIDIA 显卡卖多了，差点让人忽略其本身也是生成式 AI 巨头。 近日，NVIDIA 最新发表的论文披露了一种名为 Perfusion 的「文生图」模型的个性化学习技术。 官网显示，Perfusion 技术是由 NVIDIA 和以色列的特拉维夫大学合作研发的。Perfusion 技术可以帮助自由创造生成更加个性化的物体，实现更生动的结果，具有更好的提示匹配性，并且不易受原始图像背景特征的影响。 NVIDIA 图形研究副总裁 Aaron Lefohn 曾经将 Perfusion 技术描述为「高度紧凑的技术……允许用户将多个个性化元素（例如特定的泰迪熊和茶壶）组合到人工智能生成的单一视觉效果。」 在这当中，NVIDIA 用到了一种名为「密钥锁定」的新颖机制。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/08/4-1.png) 通俗一点的解释就是，它将图像生成模型内的注意力机制分成两部分 ： 位置部分和内容部分。位置部分决定画什么物体，内容部分决定物体的外观样式。 「密钥机制」固定住位置部分，不让物体随意变化，比如特定泰迪熊的位置与所有修改后的泰迪熊一致。同时，内容部分允许物体的外观自由变化，比如给泰迪熊凭空换一套装扮。 此外，Perfusion 技术在文生图的过程中，可以选择控制物体的变化程度，可以更像原物也可以更符合用户的描述语。历史记录生成的几个物体还可以组合放在同一张图像里。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/08/6-1.png) 得益于「密钥锁定」机制的先进性，官方宣称由 Perfusion 技术生成的图片质量与 Stability Diffusion v1.5 版本不分伯仲。 不过 Perfusion 技术更加个性化，具备快速学习处理新概念的能力，而无需重新训练整个模型，这是 Stability Diffusion 所不具备的。 此外，Perfusion 技术的控制能力更强，可以方便在视觉质量和语义控制之间取得平衡，还可以组合多个新概念（比如让模型同时生成特定泰迪熊和特定茶壶）。 总的来说，Perfusion 技术主要就是在个性化学习和控制方面做了创新，使文生图的系统生成更容易自定义。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/08/3-1.jpg) 可能很多人不知道的是，低调的 NVIDIA 其实在生成式 AI 领域颇有建树，在图像超分辨、深度估计等多个生成任务上都有着开创性的贡献。 今年 5 月份的时候，NVIDIA 创始人黄仁勋曾大胆预测：「计算机行业正在同时经历两个转型——加速计算和生成式人工智能。」其补充道：「随着公司竞相将生成式 AI 应用到每一个产品、服务和业务流程中，价值一万亿美元的数字中心基础设施将被升级到加速计算。」 生成式 AI 训练大规模神经网络，需要高度复杂的计算能力。GPU 通用性较强，更适合大规模并行计算，且设计及制造工艺较为成熟，这恰恰正是 NVIDIA 掌握 AI 大模型「命门」的舒适圈。 从市场占有率上看，NVIDIA 占据了 GPU 市场 84% 的市场份额。市场调查机构 TrendForce 集邦咨询公布的数据显示，如果以 NVIDIA A100 显卡的处理能力计算，运行 ChatGPT 将需要用到 30000 块 NVIDIA GPU，这意味 NVIDIA 将可以赚取超过 3 亿美元。 但得天独厚的 NVIDIA 并不仅仅满足于「淘金卖水人」，而是将自身资源的「天赋异禀」在生成模型技术发展领域释放得淋漓尽致。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/08/1-1.jpg) 2018 年，NVIDIA 研究人员就率先提出了生成式对抗网络 StyleGAN，这是第一个可以高质量生成人脸图像的 GAN 模型，时隔一年后，NVIDIA 正式发布第一个从语义布局就可以直接生成逼真图像的模型。 类似的「第一」还有很多，现如今，Perfusion 技术便是 NVIDIA 最新发布的生成式 AI 的成果之一。 发布 Perfusion 技术，一方面可以继续展示 NVIDIA 在生成式 AI 领域的技术能力，充分建立 NVIDIA 在生成式 AI 领域的领导力和影响力，另一方面也可以回应业界和学术界的热点需求，进而在未来集成到 NVIDIA 的产品和服务中。 值得注意的是，目前 NVIDIA 只在官网发表了相关论文，具体的代码演示将很快推出，届时用户文生图的功能需求也会有更加多元化的选择。