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生成质量

港大与字节提出TokenBridge:离散和连续token优点我都要!|自回归视觉生成模型解读系列

2025年4月25日23时 作者 极市干货

模简单的优点,又可以保持连续 token 的强表示能力。
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分类 学术 标签 FID分数、 ImageNet-256、 后训练量化、 生成质量、 维度自回归、 视觉生成 发表评论

Idea撞车何恺明「分形生成模型」!速度领先10倍,性能更强

2025年3月22日11时 作者 新智元

澳大利亚国立大学团队提出ARINAR模型,采用双层自回归结构逐特征生成图像,显著提升了生成质量和速度,性能超越FractalMAR模型。

分类 资讯 标签 4张A100GPU、 ARINAR模型、 FID值2.75、 双层自回归结构、 澳大利亚国立大学、 生成质量 发表评论

小红书基于 PPO 的多模态大模型 RLHF 系统的设计与优化

2025年3月12日23时 作者 AI前线

术变革转向产业变革,大模型应用也会进一步繁荣,传统基础设施技术已经不足以满足大模型应用的快速发展。整

分类 资讯 标签 PPO、 RLHF、 大语言模型、 开源模型、 泛化能力、 生成质量 发表评论

扩散模型的推理时优化:分享近期几篇噪声搜索类论文

2025年2月21日23时 作者 极市干货

读
本文介绍了扩散模型在推理时优化方面的最新进展,特别是通过噪声搜索来提升生成图像质量的技术。作者分

分类 学术 标签 ANS、 VAE+Diffusion、 扩散模型、 条件信息流、 生成质量、 自适应噪声选择 发表评论

仅128个token达到ImageNet生成SOTA性能!MAETok:有效的扩散模型的关键是什么?

2025年2月11日23时 作者 极市干货

ETok在仅使用128个token的情况下,于256×256和512×512分辨率的ImageNet

分类 学术 标签 MAETok、 mask建模、 扩散模型、 生成质量、 隐空间、 高效计算 发表评论

AAAI 2025 免训练低成本!上海交大提出用于高效扩散模型的令牌剪枝方法

2025年1月27日16时 作者 PaperWeekly

上海交通大学提出SiTo方法,通过基于相似性的令牌剪枝技术,无需训练且硬件友好地加速扩散模型。显著提升了生成质量并减少了内存和计算成本。

分类 大模型、 学术 标签 SiTo算法、 上海交通大学、 令牌剪枝、 扩散模型、 生成质量、 硬件友好 发表评论

NeurIPS 2024 Spotlight 轻微的预训练数据扰动如何造就更优秀的扩散模型

2025年1月9日23时 作者 极市干货

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作者丨王晋东
来源丨王晋东不在家
编辑丨极市平台
极市导读
适度的噪声

分类 学术 标签 CEP方法、 FID、 Qwen、 生成模型、 生成质量、 预训练 发表评论

参数减少99.5%,媲美全精度FLUX!字节跳动等发布首个1.58-bit FLUX量化模型

2024年12月31日23时 作者 极市干货

通过1.58-bit FLUX量化模型,显著降低了存储需求和推理内存,同时保持与全精度FLUX相当的性能,在文本生成图像基准测试中表现出色。

分类 学术 标签 1.58-bit FLUX、 字节跳动、 存储需求、 推理内存、 生成质量、 量化模型 发表评论

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