TPDM（Time Prediction Diffusion Model）是西湖大学MAPLE实验室、南方科技大学、北京大学及西湖大学高等研究院先进技术研究所联合推出的图像生成模型，能自适应地调整去噪时间表，优化图像质量和生成效率。模型用即插即用的时间预测模块（TPM），在每个去噪步骤中根据当前隐空间特征预测下一个噪声水平。TPDM基于强化学习进行训练，目标是最大化考虑去噪步数的图像质量奖励，实现与人类偏好一致的高质量图像生成。在Stable Diffusion 3 Medium架构下，TPDM展现出用更少去噪步骤获得更好性能的能力，显著提升图像生成的性能和效率。
TPDM的主要功能自适应噪声调度：TPDM根据每个推理实例自动调整去噪步骤和噪声水平，适应不同的图像生成需求。质量与效率平衡：基于动态调整去噪过程，TPDM在保持生成图像质量的同时，减少所需的去噪步骤，提高模型的运行效率。强化学习优化：基于强化学习技术，TPDM训练其时间预测模块（TPM），来最大化基于去噪步数折扣的图像质量奖励。高质量图像生成：TPDM能生成与人类偏好高度一致的高质量图像，满足美学和实际应用的需求。TPDM的技术原理时间预测模块（TPM）：TPDM核心是即插即用模块，模块预测每个去噪步骤后的下一个噪声水平，基于当前的隐空间特征。强化学习训练：TPM基于强化学习进行训练，特别是用Proximal Policy Optimization (PPO)算法，将多步去噪过程视为一个完整的轨迹，用最终图像质量（考虑去噪步数）作为奖励信号。图像质量评价：图像质量基于与人类偏好对齐的奖励模型进行衡量，确保生成的图像清晰度高，符合人类的审美标准。动态调度策略：TPDM在推理过程中动态调整噪声调度，根据图像的复杂性和内容自动决定去噪步骤的数量，实现对不同图像生成任务的灵活响应。优化扩散过程：在训练过程中，TPDM的扩散过程与推理过程保持一致，直接优化推理性能并减少去噪步骤，让模型在实际应用中更加高效。轻量级集成：TPM作为轻量级的模块，能轻松集成到任何现有的扩散模型中，几乎不增加额外的计算负担，且自动调整超参数实现图像质量和效率之间的最佳平衡。TPDM的项目地址arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.01243TPDM的应用场景文本到图像生成：根据给定的文本描述自动生成相应的图像，适于广告、游戏设计、虚拟场景构建等领域。艺术创作辅助：辅助艺术家和设计师快速生成草图或概念图，提高创作效率。数字媒体内容生产：在电影、电视和动画制作中，生成背景、场景或特效元素。虚拟现实和增强现实：为虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用生成逼真的图像和环境。社交媒体和娱乐：用户根据自己的想法生成个性化的图像和表情包，增加社交媒体互动的趣味性。 
