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实体 Synthetic Self-Guidance (SSG)

Synthetic Self-Guidance (SSG)

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  1. TOOL · CL_178531 ·

    冻结的扩散模型可以通过自我指导来改进图像生成

    研究人员开发了一种称为合成自我指导(SSG)的方法,该方法允许一个冻结的像素空间扩散模型提高其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,系统可以使用其自身生成的样本来完善低频结构和高频细节。这种方法显著提高了生成质量,在ImageNet上,各种模型变体的FID分数降低了50%以上,并且所需的计算量不到完全模型重新训练的1%。