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Douglas Lemke
- 1月 21, 2025
近日，来自纽约大学、麻省理工学院和谷歌的研究团队提出了一种创新框架，旨在解决扩散模型推理时间扩展的瓶颈问题。这一突破性研究不仅超越了单纯增加去噪步骤的传统方法，还为提升生成模型性能开辟了新途径。该框架主要从两个维度展开：一是利用验证者的反馈信息，二是采用算法发现更好的噪声候选者。研究团队基于一个预训练的SiT-XL模型，其分辨率为256×256，并保持了250个固定的去噪步骤。
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