字節跳動公布新技術：可改變視頻圖片場景風格 且減少消耗計算量

字節跳動技術團隊在其官方公眾號發表文章，介紹了字節跳動的一項新技術。

該模型中的生成式對抗網絡(GAN)，可以用于圖片風格遷移、圖像編輯、圖片生成等場景，為畫面以及視頻改變風格。

舉例來看，該技術可以將一匹棕色的馬變成斑馬，或者將莫奈的風景畫變成真實的照片。依據一個 鞋子的輪廓，可以自動生成真實的鞋子圖形。

字節跳動表示，圖片風格遷移、圖像編輯、圖片生成等場景。2020 年，麻省理工學院、Adobe 和上海交通大學技術人員提出一種 GAN 壓縮算法，將算力消耗成功減少到 1/21。

字節跳動技術團隊推出了一項自研 GAN 壓縮算法，名為“在線多粒度蒸餾技術”，簡稱 OMGD。

這項算法能夠極大降低 CycleGAN 和 Pix2Pix 模型的算力消耗，分別降至原來的 1/40 和 1/46。不僅參數和計算量更少，圖像生成效果也更好。

結果顯示，OMGD 消耗的計算量僅為 1.219G，相比于原始狀態的 56.8G，計算量大幅減少，生成效果也更優。

關鍵詞： 字節跳動