多模态进入“实时交互”时代！字节Hyper-Bagel驯服巨模型：三大任务无损加速最高22倍！

文章主旨：

Hyper-Bagel通过统一的加速框架显著提升多模态理解与生成任务的速度与质量，同时满足实际部署需求。

关键要点：

• Hyper-Bagel框架采用分治策略，为多模态理解任务使用推测解码，为生成任务使用多阶段蒸馏，提升了整体效率。
• 模型在多模态理解方面实现2倍加速，在生成任务中实现文本到图像生成16.67倍加速，图像编辑22倍加速，同时保持高质量输出。
• 进一步开发了1-NFE模型，支持近乎实时的交互式编辑与生成，同时保持强大的视觉连贯性和语义准确性。
• 技术采用推测解码、CFG蒸馏、多阶段一致性蒸馏以及人类反馈学习等方法，确保加速与模型性能之间的平衡。
• 实验验证了模型的无损加速特性，同时为实时多模态交互提供了高效解决方案。

内容结构：

1. 背景问题：

• 多模态模型的计算开销大，处理复杂图像和文本交织任务效率低下。
• 现有加速方法在多模态场景下效果不佳，尤其在图像和文本嵌入空间复杂性方面有明显局限。
• 加速过程中需要保持模型的关键能力与输出质量。

2. 提出的方案：

• 设计Hyper-Bagel框架，针对理解任务采用推测解码，针对生成任务采用多阶段蒸馏方法。
• 通过CFG蒸馏、对抗蒸馏和基于ODE的分布匹配蒸馏等技术优化生成任务。
• 开发极致高效的1-NFE模型，结合对抗训练和人类反馈学习实现实时性能。

3. 实验与结果：

• 推测解码提高了多模态理解任务的速度，接收率和接受长度表现优于基线。
• 6-NFE模型在文本到图像生成和图像编辑任务中实现了无损加速，性能与高NFE基线相当甚至更优。
• 1-NFE模型实现了近乎实时的交互式编辑和生成，兼具效率与质量。

4. 总结与贡献：

• Hyper-Bagel显著降低了多模态模型的计算开销，提供了一个无损加速的统一解决方案。
• 6-NFE和1-NFE模型分别满足高质量输出与实时交互需求，使多模态任务的实际部署更具可行性。

文章总结：

Hyper-Bagel框架不仅提升了多模态模型的效率和质量，还提供了从批量生成到实时交互的全方位解决方案，适合广泛的实际应用场景。

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