JiT 后期像素精炼将 ImageNet FID 降至 1.78
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JiT 后期像素精炼将 ImageNet FID 降至 1.78
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AI 综述
Denis Lukovnikov 等作者在 JiT 无潜变量扩散图像生成器的训练后阶段加入简单卷积像素通路层，称这显著提升了生成质量。该像素通路无需在去噪早期启用，可延迟到最后 20% 的去噪过程才激活。 在 ImageNet@256 实验中，FID 从修正采样后的 2.34 降至 1.78，且未使用额外损失。
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最新进展11月11日 13:00
JiT 图像 Transformer 引入后期像素精修，ImageNet@256 FID 降至 1.78报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AIJiT 图像 Transformer 引入后期像素精修，ImageNet@256 FID 降至 1.78
研究者在 JiT 的 post-training 阶段加入简单卷积像素通路层，显著提升无 latent VAE 的图像生成质量。该像素通路无需在去噪早期启用，可延迟到最后 20% 的去噪过程才激活。ImageNet@256 实验显示 FID 从修正采样后的 2.34 降至 1.78，且未使用额外损失。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。