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Pixel-space diffusion models
Pixel-space diffusion models
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新研究探讨扩散图像模型的缩放定律和训练策略
研究人员发表了多篇探讨扩散模型在图像生成方面进展的论文。其中一项研究“Abra: Scaling Diffusion Image Training”详细介绍了文本到图像扩散模型的缩放定律的系统分析，发现它们比语言模型需要更多的数据才能实现最佳训练，并且对过度训练具有鲁棒性。另一篇论文研究了像素空间扩散模型，提出了一种潜在到像素的策略，该策略可以加速收敛并提高推理速度。此外，关于“TINA+”的研究探讨了未学习扩散模型中的残余视觉知识，…
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冻结的像素扩散模型学会用SSG进行自我引导
研究人员开发了一种名为合成自我引导（SSG）的方法，该方法允许冻结的像素空间扩散模型提高自身的图像生成能力。通过将一个轻量级的预测头附加到预训练模型的中间层，系统利用中间预测和最终预测之间的差异来指导采样过程。这种方法显著提高了生成质量，在ImageNet上将FID分数降低了50%以上，而所需的训练计算量极少，甚至优于使用真实图像来训练预测头。