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Mirabilis Jalapa L

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TOOL · CL_127619 · Jul 2 · 17:59

新研究质疑数据增强在扩散模型训练中的作用

研究人员探讨了表示对齐在加速扩散Transformer训练和提高生成质量方面的有效性。他们研究了从SRA到Self-Flow的改进机制，特别是双时间调度，并提出这些改进可能源于数据增强而非跨噪声级别的token交互。通过一项名为“注意力分离”的实验，该实验在保持双时间步输入的同时阻止了不同噪声级别token之间的注意力，他们发现移除这些交互并没有损害性能，甚至可能提高性能。这表明沿噪声维度的数据增强是改进的主要驱动因素，而注意力分离本…

新研究质疑数据增强在扩散模型训练中的作用