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PaGoDA: 从低分辨率扩散指导者逐步生成一步生成器
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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
本文提出了一种新的自级联扩散模型，用于快速生成高分辨率图像和视频。该模型利用低分辨率模型的知识，通过多尺度上采样器模块适应更高的分辨率，并提高局部结构细节。实验证明，该方法训练速度提高了5倍，仅需额外的0.002M调优参数。
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关键要点
- 提出了一种新颖的自级联扩散模型，用于快速生成高分辨率图像和视频。
- 该模型利用低分辨率模型的知识，通过多尺度上采样器模块适应更高的分辨率。
- 整合了一系列多尺度上采样器模块，保持原始组合和生成能力。
- 提出了一种基于中心引导的噪声重新调度策略，加快推理过程并提高局部结构细节。
- 与完全微调相比，训练速度提高了5倍，仅需额外的0.002M调优参数。
- 实验表明，仅需10k步的微调即可快速适应更高分辨率的图像和视频合成，几乎不增加推理时间。
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