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扩散模型训练方法一直错了!谢赛宁:Representation matters

是什么让纽约大学著名研究者谢赛宁三连呼喊「Representation matters」?他表示:「我们可能一直都在用错误的方法训练扩散模型。」即使对生成模型而言,表征也依然有用。基于此,他们提出了 REPA,即表征对齐技术,其能让「训练扩散 Transformer 变得比你想象的更简单。」

来自主题: AI技术研报
3028 点击    2024-10-14 15:22
ECCV 2024 | 探索离散Token视觉生成中的自适应推理策略

本论文第一作者倪赞林是清华大学自动化系 2022 级直博生,师从黄高副教授,主要研究方向为高效深度学习与图像生成。他曾在 ICCV、CVPR、ECCV、ICLR 等国际会议上发表多篇学术论文。

来自主题: AI技术研报
5666 点击    2024-09-19 11:14