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Royal College of Music
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NEXTGAN 简化了 GAN 训练，实现了可扩展的图像和视频生成
研究人员推出了一种新颖的生成对抗网络（GAN）训练方法 NEXTGAN，该方法简化并扩展了图像和视频生成的流程。该方法使用一个标量判别器，将输入的梯度回归到参考特征和生成特征之间的位移上，有效地充当了具有梯度能量惩罚的对抗性目标。NEXTGAN 在 ImageNet 等基准测试中表现出色，取得了具有竞争力的 FID 分数，并在文本到视频生成方面取得了显著改进，在 VBench 总分上超越了现有的 1.3B 参数模型。
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DMAD 通过对抗蒸馏加速视觉生成
研究人员开发了 DMAD，一种新颖的对抗蒸馏方法，可显著加快视觉生成过程。与需要辅助扩散模型的先前技术不同，DMAD 使用判别器直接学习对数密度比，从而实现更快的训练和推理。该方法在图像、视频和音视频生成方面取得了最先进的成果，在 ImageNet-64x64 上单步实现了 1.04 FID 等令人印象深刻的性能指标。