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DiffMoE: Dynamic Token Selection for Scalable Diffusion Transformers
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出DiffMoE方法，通过全球令牌池和动态资源分配机制，克服了扩散模型在不同条件下的性能限制，在ImageNet基准测试中表现优异，适用于复杂任务如文本生成。
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关键要点
- 本研究提出DiffMoE方法，克服了扩散模型在不同条件下的性能限制。
- DiffMoE方法利用扩散过程的异质性，引入全球令牌池和动态资源分配机制。
- 在ImageNet基准测试中，DiffMoE表现优异，显著优于现有模型。
- DiffMoE方法适用于复杂任务，如文本生成。
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