步骤节约器：扩散模型图像生成的最小降噪步骤预测
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究介绍了一种用于确定任何给定文本提示所需的最小去噪步骤的创新自然语言处理模型，该先进模型作为实时工具，推荐生成高质量图像的理想去噪步骤，与 Diffusion 模型无缝配合，确保图像在最短时间内以卓越的质量产生。
本文介绍了直接去噪扩散模型（DDDM），一种生成逼真图像的简单且通用方法。DDDM不需要精心设计的采样器或预训练的蒸馏模型，通过考虑前一时间步生成的样本来引导迭代生成过程。该方法在基准数据集上表现出强大的性能，超越了GAN和蒸馏基模型。在ImageNet 64x64上，与主要模型相当。
