本文提出了一种名为Patch Diffusion的训练框架，通过引入位置编码和多尺度训练，显著提高了数据效率并减少训练时间。研究展示了基于去噪扩散模型的生成方法，特别在医学成像等领域表现优异，取得了先进的图像合成结果并提升了计算效率。

本文提出了一种高效的掩码 Transformer 训练大型扩散模型的方法，显著减少训练时间并保持生成性能。研究介绍了 Patch Diffusion 框架，通过新的条件分数函数和多尺度训练提升数据效率。此外，优化网络架构和步骤蒸馏使得文本到图像的扩散模型能够在移动设备上快速运行，推动内容创作的发展。

本文提出了一种名为Patch Diffusion的图像生成框架，通过条件分数函数和多尺度训练提高了数据效率，减少了训练时间。该方法解决了高分辨率图像生成中的物体重复和结构问题，展示了低分辨率模型在高分辨率生成中的潜力。Patch-DM算法利用特征拼贴技术实现无缝图像合成，降低了内存复杂度，并在多个数据集上取得了优异结果。