SWIFT 方法通过弱到强训练增强扩散模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员开发了 SWIFT，一种新颖的扩散模型自指导训练方法，它使用冻结的、较弱的去噪器来增强更强的模型。该方法将干净的回归目标从较弱去噪器的预测中外插出来，在不增加推理成本的情况下放大了欠拟合的组件。SWIFT 可以利用较弱引导器的早期训练检查点（在训练后丢弃），并支持条件和无条件生成。在 CIFAR-10 和 ImageNet-256 数据集上的实验表明，模型性能和效率有所提高，其中一种配置与标准方法相比，使用一半的训练计算量获得了更好的 FID 分数。 AI

影响该方法可能导致更高效的高质量扩散模型训练，降低计算成本并加速开发。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yanjin He, Cuifeng Shen, Wanzhou Lei, Maohua Li, Tao Lan, Kan Liu, Hanlin Tang, Qing Qu · 2026-10-27 04:00

SWIFT：通过目标外推实现自指导的弱到强扩散模型

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