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兼得快与好！训练新范式TiM，原生支持FSDP+Flash Attention
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原文中文，约3900字，阅读约需10分钟。
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内容提要
研究提出了Transition Model（TiM），旨在解决生成模型中的速度与质量矛盾。TiM通过建模任意时间点的状态转移，支持灵活步长采样，实现快速生成与高保真度的平衡。实验结果表明，TiM在多分辨率设置下优于现有模型，具备更好的可扩展性和稳定性。
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关键要点
- 研究提出了Transition Model（TiM），旨在解决生成模型中的速度与质量矛盾。
- TiM通过建模任意时间点的状态转移，支持灵活步长采样，实现快速生成与高保真度的平衡。
- TiM放弃了传统扩散模型和Few-step模型的做法，直接建模任意两个时间点之间的完整状态转移。
- 扩散模型的局限性在于只能学习无穷小时间步的瞬时动力学，导致生成质量受限。
- Few-step模型虽然速度快，但缺乏中间动力学，生成质量容易饱和。
- Transition Model的训练目标是实现灵活的单步尺寸和多段细化轨迹的生成路径。
- TiM的数学本质是建模任意时间区间的状态转移，包含瞬时速度和平均速度。
- TiM在图文生成任务上表现优越，能够在多分辨率和多横纵比设置下超越现有模型。
- TiM的训练稳定性和扩展性通过差分推导方程（DDE）和损失加权策略得到提升。
- TiM提供了更通用、可扩展且稳定的生成建模，尝试解决速度与质量的根本矛盾。
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延伸问答
Transition Model（TiM）是什么？
Transition Model（TiM）是一种新的生成模型范式，旨在解决生成速度与质量之间的矛盾，通过建模任意时间点的状态转移，实现快速生成与高保真度的平衡。
TiM如何解决生成模型中的速度与质量矛盾？
TiM通过直接建模任意两个时间点之间的完整状态转移，支持灵活步长采样，从而在生成过程中实现速度与质量的兼得。
TiM与传统扩散模型和Few-step模型有什么不同？
TiM放弃了传统扩散模型的瞬时速度场学习和Few-step模型的端点映射，转而直接建模任意时间间隔的状态转移，克服了两者的局限性。
TiM在图文生成任务中的表现如何？
TiM在图文生成任务上表现优越，能够在多分辨率和多横纵比设置下超越现有模型，显示出更好的生成能力。
TiM的训练稳定性和扩展性是如何提升的？
TiM通过引入差分推导方程（DDE）和损失加权策略来提升训练的稳定性和扩展性，确保在大规模模型训练中表现良好。
TiM的数学本质是什么？
TiM的数学本质是建模任意时间区间的状态转移，包含瞬时速度和平均速度，提供了全局生成路径的解的流型。
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