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DC-Solver：通过动态补偿改进预测-校正扩散采样器
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过统一的采样框架（USF）研究求解器的可选策略，提出了$S^3搜索方法，能够优化求解器计划以提高样本质量。实验证明$S^3在多个数据集上表现优秀，且应用于稳定扩散模型时能够获得2倍的加速比。
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关键要点
- 提出了统一的采样框架（USF）以研究求解器的可选策略。
- 不同的求解策略在不同时间步骤可以减少截断误差。
- 精心设计的求解器计划有潜力提高样本质量。
- $S^3是一种基于预测模型的搜索方法，能够自动优化求解器计划。
- $S^3在CIFAR-10、CelebA、ImageNet和LSUN-Bedroom数据集上表现优秀。
- $S^3在10次函数评估下实现了2.69的FID，5次函数评估下实现了6.86的FID。
- $S^3应用于稳定扩散模型时获得了2倍的加速比。
- $S^3展示了在少量步骤中进行采样的可行性，无需重新训练神经网络。
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