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高噪声调度的必要性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
早期的去噪任务存在收敛缓慢和相对熵高的挑战。提出了一个易难混合的学习方案，通过课程学习的思想，将时间步骤或噪声水平划分为难度递减的簇，并按顺序进行模型训练。这种方法提高了性能和收敛速度，并在图像生成任务上得到了验证。
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关键要点
- 早期去噪任务面临收敛缓慢和相对熵高的挑战。
- 提出了易难混合的学习方案，借鉴课程学习的思想。
- 在训练过程中将时间步骤或噪声水平划分为难度递减的簇。
- 模型训练按顺序进行，从易到难进行去噪任务。
- 该方法改变了传统的同时跨越所有时间步骤训练扩散模型的方式。
- 利用课程学习的好处，提高了性能和收敛速度。
- 与扩散训练技术的现有改进保持正交性。
- 通过无条件生成、类条件生成和文本转图像生成等任务验证了这些优势。
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