何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升

可以即插即用

何恺明的新论文提出了一种名为Dispersive Loss的正则化方法，旨在提升扩散模型的生成效果。该方法无需预训练和数据增强，通过正则化中间表示来增强特征分散性，简化实现并提高生成质量。实验结果显示，Dispersive Loss在多种模型上显著改善生成效果，具有广泛的应用潜力。

Dispersive Loss 何恺明 性能提升 扩散模型 正则 正则化 特征分散性 生成效果
原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。发表于：。
阅读原文
分享给好友