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DART：用于可扩展文本到图像生成的去噪自回归变压器
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了去噪扩散隐式模型（DDIMs），通过非马尔科夫扩散过程显著加速采样速度，提升了10至50倍。研究探讨了基于扩散模型的图像生成方法及其生成质量的改进，并提出了新的框架以解决效率问题，展示了在多模态生成中的应用潜力。
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关键要点
- 去噪扩散隐式模型（DDIMs）通过非马尔科夫扩散过程显著加速采样速度，提升了10至50倍。
- DDIMs可用于图像生成和语义意义化的图像内插。
- 研究发现扩散模型生成质量受到迭代次数限制的根本原因，并提出了有效的解决方案。
- 基于扩散模型的任意时间图像生成方法允许根据用户偏好进行灵活调度，生成质量显著提高。
- 非自回归模型在生成图像时具有高效性，能够在短时间内生成高质量图像。
- 提出的共享单一变压器方法在图像生成性能上可与当前最先进的方法媲美，具有广泛应用潜力。
- 新的框架——带规划去噪的离散扩散（DDPD）显著提高了生成效率，缩小了扩散与自回归模型的性能差距。
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延伸问答
去噪扩散隐式模型（DDIMs）有什么优势？
DDIMs通过非马尔科夫扩散过程显著加速采样速度，提升了10至50倍。
DDIMs可以应用于哪些领域？
DDIMs可用于图像生成和语义意义化的图像内插。
扩散模型生成质量受什么限制？
扩散模型生成质量受到迭代次数限制的根本原因。
如何提高扩散模型的生成效率？
提出的带规划去噪的离散扩散（DDPD）框架通过智能选择需去噪的位置来提高生成效率。
非自回归模型在图像生成中有什么特点？
非自回归模型具有高效生成大量图像标记和低推理延迟的特点。
共享单一变压器方法的创新点是什么？
该方法在图像生成性能上可与当前最先进的方法媲美，同时保留文本生成能力。
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