HiPA: 通过高频率推广适应实现一步式文本到图像扩散模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。高频率促进适应（HiPA）是一种参数高效的方法，通过训练一步、低秩适配器来增强先进扩散模型中高频率能力的不足，使其能够在单一步骤中生成高质量图像。与渐进蒸馏相比，HiPA 在一步文本到图像生成中具有更好的性能（FID-5k 在 MS-COCO 2017 上从 37.3 降至 23.8），并具有 28.6 倍的训练加速（108.8 到 3.8 A100 GPU 天），仅需要...
高频率促进适应（HiPA）是一种参数高效的方法，通过训练一步、低秩适配器来增强先进扩散模型中高频率能力的不足，使其能够在单一步骤中生成高质量图像。与渐进蒸馏相比，HiPA 在一步文本到图像生成中具有更好的性能（FID-5k 在 MS-COCO 2017 上从 37.3 降至 23.8），并具有 28.6 倍的训练加速（108.8 到 3.8 A100 GPU 天），仅需要 0.04％的训练参数（77.4 亿降至 330 万）。
