Priming Models 提出一步生成两阶段框架
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Priming Models 提出一步生成两阶段框架
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AI 综述
研究团队提出 Priming Models，一个用于训练一步生成器的两阶段框架：先以固定噪声水平的像素空间去噪等重建目标做预训练，再进行特征空间分布后训练。 在 ImageNet 256×256 上，该方法以约十分之一于同类 FID 方法的训练算力，实现一步生成器中 SOTA 的 FID 1.19。团队称已开源代码。
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最新进展10月15日 12:00
Priming Models：一步生成是否被过度复杂化？报道时间线
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10月15日
- arXiv cs.LGPriming Models：一步生成是否被过度复杂化？
研究团队提出 Priming Models，一个两阶段一步生成器训练框架：先以固定噪声水平的像素空间去噪等重建目标预训练，再进行特征空间分布后训练。在 ImageNet 256×256 上，该方法以约十分之一于同类 FID 方法的训练算力，实现一步生成器中 SOTA 的 FID 1.19，并已开源代码。
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