LiteVAE：轻量高效的变分自编码器用于潜在扩散模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入 LiteVAE，一种基于 2D 离散小波变换的自编码器家族，我们在维持输出质量的同时提高了可扩展性和计算效率，基本 LiteVAE 模型在高分辨率图像生成方面与现有的 VAEs 相当，但编码器参数减少了六倍，导致更快的训练速度和更低的 GPU 内存需求，而我们的较大模型在所有评估指标（rFID、LPIPS、PSNR 和 SSIM）上均优于复杂度相当的 VAEs。
通过引入LiteVAE，提高了可扩展性和计算效率。LiteVAE模型在高分辨率图像生成方面与现有的VAEs相当，但编码器参数减少了六倍，导致更快的训练速度和更低的GPU内存需求。较大模型在所有评估指标上优于复杂度相当的VAEs。
