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PixelMoE 将 LLM 风格的混合专家模型应用于像素空间扩散模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的像素空间扩散模型 PixelMoE，该模型利用 LLM 风格的混合专家模型 (MoE) 实现高效扩展。与传统的密集模型不同，PixelMoE 使用稀疏计算，并结合了细粒度的专家和用于共享表示的通用专家。这种方法与像素空间分层流匹配相结合，实现了输入自适应稀疏计算，并在不同模型规模下提高了性能。PixelMoE 在 ImageNet-1K 上取得了具有竞争力的 FID 分数，在活跃参数数量相当的情况下，其性能优于密集像素空间和潜在空间生成模型。 AI

影响 引入了一种扩展像素空间扩散模型的新颖方法，有望提高图像生成的效率和性能。

排序理由 研究论文，详细介绍了新的模型架构和技术。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Ruixiao Dong, Jianmin Bao, Bozhi Luan, Zijie Meng, Xin Tao, Pengfei Wan, Kun Gai, Li Li, Houqiang Li ·

    PixelMoE: Scaling Pixel-Space Diffusion with LLM-Style Mixture-of-Experts

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