利用多級框架和多解碼器架構提高擴散模型訓練效率 | 密歇根大學安娜堡分校在讀博士張揮杰主講

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原標題：利用多級框架和多解碼器架構提高擴散模型訓練效率 | 密歇根大學安娜堡分校在讀博士張揮杰主講
關鍵字：模型,解碼器,架構,猩猩,效率
文章來源：算法邦
內容字數：3056字

內容摘要：

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「智猩猩AI新青年講座」現已完結235講，錯過往期講座直播的朋友，可以點擊文章底部 “閱讀原文”進行回看！近來，擴散模型已經成為強大的生成建模工具，在圖像生成、視頻生成等各種應用中都有著出色的表現。然而，盡管擴散模型具備卓越的生成能力，但其訓練和采樣速度較慢，限制了它們在實時生成任務中的使用。
擴散模型在效率方面主要面臨著以下難題：
（1）現有的擴散模型中存在大量參數冗余；
（2）由于不同噪聲水平的梯度不同，導致訓練效率低下。
為了實現計算資源的高效分配，從而提升擴散模型的訓練效率，密歇根大學安娜堡分校在讀博士張揮杰提出了一種基于多級框架和多解碼器架構的擴散模型。相關論文《Improving

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，聚焦生成式AI，重點關注模型與應用。