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上采样引导：无需训练即可扩大扩散模型规模
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种新型自级联扩散模型，能够快速适应高分辨率图像和视频生成，训练速度提高5倍，仅需0.002M调优参数。该模型通过多尺度上采样器和噪声重新调度策略，保持生成能力并提升局部细节，展示了低分辨率模型在高分辨率生成中的潜力。
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关键要点
- 提出了一种新型自级联扩散模型，能够快速适应高分辨率图像和视频生成。
- 该模型使用多尺度上采样器模块，有效保持生成能力和局部细节。
- 训练速度提高5倍，仅需0.002M调优参数。
- 通过噪声重新调度策略加快推理过程，几乎不增加推理时间。
- 实验表明低分辨率模型可以直接用于高分辨率图像生成，展示了其潜力。
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延伸问答
自级联扩散模型的主要特点是什么？
自级联扩散模型能够快速适应高分辨率图像和视频生成，使用多尺度上采样器保持生成能力和局部细节。
该模型在训练速度上有何优势？
该模型的训练速度提高了5倍，仅需0.002M的调优参数。
如何加快推理过程？
通过中心引导的噪声重新调度策略，加快推理过程，几乎不增加推理时间。
低分辨率模型在高分辨率生成中的潜力是什么？
实验表明，低分辨率模型可以直接用于高分辨率图像生成，展示了其潜力。
该模型如何解决物体重复和不合理结构的问题？
通过重新扩张限制性卷积感知域和引入分散卷积及抑噪无监督引导的方法，解决了这些问题。
该研究对未来的超高分辨率图像合成有什么启示？
该研究提示低分辨率训练模型可以直接用于高分辨率图像生成，为未来研究提供了新的思路。
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