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DiM: 高效高分辨率图像合成的扩散灰曼巴
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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
Matryoshka Diffusion Models (MDM)是一个端到端的框架，用于合成高分辨率的图像和视频。它通过在多个分辨率上联合去噪输入，使用嵌套UNet架构和从低分辨率到高分辨率的渐进训练安排，实现了高分辨率生成方面的显著优化改进。该方法在各种基准测试中展示了其有效性，包括类别条件的图像生成、高分辨率文本到图像和文本到视频应用。仅使用CC12M数据集中的1200万张图像，就可以训练一个单像素空间模型，分辨率为1024x1024像素，展示了强大的零样本泛化能力。
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关键要点
- 引入了Matryoshka Diffusion Models（MDM），用于高分辨率图像和视频合成的端到端框架。
- 通过在多个分辨率上联合去噪输入，使用嵌套UNet架构和渐进式训练安排，实现高分辨率生成的显著优化。
- 该方法在各种基准测试中展示了有效性，包括类别条件图像生成、高分辨率文本到图像和文本到视频应用。
- 在仅包含1200万张图像的CC12M数据集上，可以训练一个分辨率为1024x1024像素的单像素空间模型，展现强大的零样本泛化能力。
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