Ein Team der Sun Yat-sen Universität und weiterer Institutionen hat das ScaleLong Diffusionsmodell vorgestellt, welches die Stabilität des Modelltrainings durch Skalierung der Long Skip Connections im UNet verbessert. Sie haben den Mechanismus hinter der Beschleunigung des Trainings durch die 1/√2-Skalierung analysiert und mittels LS- und CS-Methoden Instabilitäten während des Trainings effektiv gemindert. Diese einfachen und effektiven Methoden sind von großer Bedeutung für die Stabilität von Diffusionsmodellen.
ScaleLong扩散模型:中山大学等提出稳定UNet训练的简易方法

新智元
Dieser Artikel stammt aus dem AIbase-Tagesbericht
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