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实体 ImageNet-512

ImageNet-512

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  1. RESEARCH · CL_131414 ·

    通过教师对齐修复改进扩散模型压缩

    研究人员开发了一种新颖的方法,通过结合剪枝和步长蒸馏来降低扩散模型的计算成本。他们的方法引入了一个“教师对齐修复”阶段,弥合了模型剪枝和将其蒸馏为单步之间的差距。该技术成功地取代了冗长的重新训练过程,实现了显著的参数减少,同时保持或提高了图像生成质量。

  2. RESEARCH · CL_107854 ·

    新框架优化扩散模型引导,以实现更好的保真度-覆盖率权衡 · 跟踪3个来源

    研究人员开发了一个新的信息论框架来优化扩散模型中的分类器自由引导(CFG)调度。该方法旨在平衡保真度与分布覆盖率之间的权衡,而这通常会因强引导而受到损害。所提出的方法使用参考点来引导采样器,并推导出目标估计的公式,在ImageNet-512和COCO数据集上展示了具有竞争力的或改进的结果。