Diffscaler:增强扩散变压器的生成能力
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过使用 DiffScaler,这篇论文提出了一种有效的扩展策略,使得单一预训练的扩散变压器模型能够快速适应不同的数据集,从而完成多样化的生成任务。
本研究发现,对于扩大规模的文本到图像模型,跨向量关注的位置和数量对性能有差异性,增加Transformer模块比增加通道数量更有效。训练集的质量和多样性比大小更重要,增加标题密度和多样性可以提高对齐性能和学习效率。研究还提供了预测对齐性能的缩放函数。