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DiT-B/2
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TamedFlow 通过结合压缩和自适应推理来加速扩散模型采样
研究人员开发了 TamedFlow，一种通过结合模型压缩和自适应推理技术来加速扩散模型采样的新颖方法。该方法解决了“组合差距”问题，即当这两种加速策略一起使用时会出现质量下降。TamedFlow 采用跨架构特征对齐和专门的速度对齐头来有效训练压缩的学生模型。然后，一个可学习的轨迹估计器在推理过程中路由草稿，允许接受的草稿绕过教师模型并降低计算成本。
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新研究解决文本到图像扩散模型故障 · 跟踪 2 个来源
两篇新研究论文解决了文本到图像扩散模型的局限性。第一篇 ORCA 提出了一种通过将视觉特征与语言模型嵌入对齐来改进组合理解的方法，从而实现更好的属性绑定和对象计数。第二篇论文 SatisDive 提出了一种无需训练的推理技术来平衡图像奖励和多样性，允许用户遍历生成质量的帕累托前沿。