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  1. TOOL · CL_204047 ·

    新方法学习文本到图像扩散模型的动态引导时间表

    研究人员开发了一种学习文本到图像扩散模型中动态引导时间表的新颖方法。当前模型通常使用静态的全局引导尺度，这可能不是最优的并导致伪影。这种新方法训练一个判别器来估计真实分布和引导分布之间的时间依赖性密度比，从而使生成器网络能够预测最优的、状态依赖的引导尺度。在文本到图像生成基准上的实证结果表明，该方法优于启发式时间表和先前动态引导技术。