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Yanjin He

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TOOL · CL_324708 · Oct 27 · 04:00

SWIFT 方法通过弱到强训练增强扩散模型

研究人员开发了 SWIFT，一种新颖的扩散模型自指导训练方法，它使用冻结的、较弱的去噪器来增强更强的模型。该方法将干净的回归目标从较弱去噪器的预测中外插出来，在不增加推理成本的情况下放大了欠拟合的组件。SWIFT 可以利用较弱引导器的早期训练检查点（在训练后丢弃），并支持条件和无条件生成。在 CIFAR-10 和 ImageNet-256 数据集上的实验表明，模型性能和效率有所提高，其中一种配置与标准方法相比，使用一半的训练计算量获得…