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讲座 | 利用多级框架和多解码器架构提高扩散模型训练效率——密歇根大学安娜堡分校在读博士张挥杰
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智猩猩AI新青年讲座第236讲的直播回放,讲者为密歇根大学安娜堡分校在读博士张挥杰。 密歇根大学安娜堡分校在读博士张挥杰提出了一种基于多级框架和多解码器架构的扩散模型。相关论文收录于CVPR 2024。 改进的扩散模型主要有两个核心组件。一是多解码器U-Net架构,可以减轻由不同梯度效应引起的阶段之间的干扰。二是提出了一种新的时间步长聚类方法来选择阶段划分的最优间隔点。将时间步长聚类为多个具有特定参数的阶段。在这些不同的阶段中,采用定制化的多解码器U-Net网络架构与通用的共享编码器相融合。该模型实现了计算资源的高效分配,提升了扩散模型的训练效率。
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