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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300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的自级联扩散模型，用于快速适应高分辨率图像和视频生成。该模型整合了多尺度上采样器模块，提高了训练速度和减少了调优参数。实验证明，该方法能够快速适应高分辨率的图像和视频合成。
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关键要点
- 提出了一种新颖的自级联扩散模型，快速适应高分辨率图像和视频生成。
- 模型利用低分辨率模型的知识，无需调优或使用廉价上采样器。
- 整合多尺度上采样器模块，有效适应更高分辨率，保持组合和生成能力。
- 提出基于中心引导的噪声重新调度策略，加快推理过程，提高局部结构细节。
- 与完全微调相比，训练速度提高了5倍，仅需额外的0.002M调优参数。
- 实验表明，仅需10k步微调即可快速适应高分辨率图像和视频合成，几乎不增加推理时间。
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