MultiStroke算子简化扩散模型回归学习
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MultiStroke算子简化扩散模型回归学习
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AI 综述
研究者提出 MultiStroke 算子,受人类绘画中笔触大小变化的启发,用从粗到细的方式对粗笔触与细笔触做线性插值,以简化扩散模型在高噪声时间步的预测目标。 在从零训练的 DDPM 和流匹配模型上,该算子将 FID 最多降低 70.2%。
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最新进展10月15日 12:00
用 MultiStroke 算子改变扩散模型"笔触大小"能否简化回归学习?报道时间线
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10月15日
- arXiv cs.CV用 MultiStroke 算子改变扩散模型"笔触大小"能否简化回归学习?
受人类绘画中笔触大小变化的启发,研究者提出 MultiStroke 算子,以从粗到细的方式对粗笔触与细笔触进行线性插值,以简化扩散模型在高噪声时间步的预测目标。在从零训练的 DDPM 和流匹配模型上,MultiStroke 将 FID 最多降低 70.2%。
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