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扩散模型
相关的文章：本列表汇总了关于扩散模型的最新研究进展与技术，包括推理加速、视频生成及异常检测等领域的创新成果。
FirstBlock-Taylor在Taylorseer的基础上将统一的缓存策略改为借鉴ParaAttention使用firstblock进行判断的启发式预测策略，具体来说：就是推理阶段的每一步时，我们会判断当前步是否能使用taylorseer进行预测，通过比较上一步与当前步第一个block的输出输入的残差相似度，如果相似度低于阈值，则我们觉得当前步可以复用缓存使用taylor扩展进行预测，...
飞桨PaddlePaddle推出扩散模型推理加速插件，利用模型蒸馏和推理缓存等技术，将推理速度提升超过2倍，同时保持生成质量。主要方法包括SortBlock、TeaBlockCache和FirstBlock-Taylor，开发者可灵活应用这些插件以优化实时应用。
In a recent paper, Stanford researchers Mason Kamb and Surya Ganguli proposed a mechanism that could underlie the creativity of diffusion models. The mathematical model they developed suggests...
斯坦福大学研究人员提出了一种机制，解释扩散模型的创造力，认为创造力源于去噪过程。扩散模型通过学习评分函数逐步去除高斯噪声以生成新图像。研究表明，模型的平移等变性和局部性是关键因素，构建的等变局部评分（ELS）机器准确度超过90%。该理论为理解扩散模型的图像创造及其错误提供了基础。
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