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        蘋(píng)果“套娃”式擴(kuò)散模型,訓(xùn)練步數(shù)減少七成!

        AIGC動(dòng)態(tài)2年前 (2023)發(fā)布 量子位
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        蘋(píng)果“套娃”式擴(kuò)散模型,訓(xùn)練步數(shù)減少七成!

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        原標(biāo)題:蘋(píng)果“套娃”式擴(kuò)散模型,訓(xùn)練步數(shù)減少七成!

        關(guān)鍵字:分辨率,高分辨率,模型,圖像,過(guò)程

        文章來(lái)源:量子位

        內(nèi)容字?jǐn)?shù):3225字

        內(nèi)容摘要:克雷西 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號(hào) QbitAI蘋(píng)果的一項(xiàng)最新研究,大幅提高了擴(kuò)散模型在高分辨率圖像上性能。利用這種方法,同樣分辨率的圖像,訓(xùn)練步數(shù)減少了超過(guò)七成。在1024×1024的分辨率下,圖片畫(huà)質(zhì)直接拉滿(mǎn),細(xì)節(jié)都清晰可見(jiàn)。蘋(píng)果把這項(xiàng)成果命名為MDM,DM就是擴(kuò)散模型(Diffusion Model)的縮寫(xiě),而第一個(gè)M則代表了套娃(Matryoshka)。就像真的套娃一樣,MDM在高分辨…

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        文章來(lái)源:量子位

        作者微信:QbitAI

        作者簡(jiǎn)介:追蹤人工智能新趨勢(shì),關(guān)注科技行業(yè)新突破

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