字节跳动开源最新 GAN 压缩算法，算力消耗可减少至 1/46

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8 月 27 日消息，字节跳动近期开源了一项代号为 OMGD的压缩技术。这是字节自研的 GAN（生成对抗网络）压缩算法，在保证生成效果不变的前提下，算力消耗最低可以减少到原来的 1/46，相比之前业界的最佳压缩效果提升一倍多。据悉，这项技术的论文已入选国际计算机视觉会议 ICCV 2021。据悉，GAN 是人工智能领域重要的深度学习模型，在图像生成、音乐生成和视频生成等方面应用广泛，还可以提高图像质量，实现图像风格化、图像着色等任务。漫画特效等人们常用的短视频道具，就是通过 GAN 实现的。由于 GAN 对计算资源和存储空间的需求巨大，模型难以直接部署到手机、Pad 等移动设备上，业界一直在努力改进 GAN 的压缩方法。2020 年，麻省理工学院、Adobe 和上海交通大学的研究者们提出一种 GAN 压缩算法，将算力消耗成功减少到 1/21。此次字节跳动提出的 OMGD 方法则进一步提升了压缩能力。OMGD（Online Mul