研究提出MFlow自适应参数化与ConvRefiner模块
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研究提出MFlow自适应参数化与ConvRefiner模块
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AI 综述
Soumik Mukhopadhyay等作者提出MFlow，一种沿数据主方向在x0预测与速度预测之间自适应插值的参数化方法，随扩散训练端到端学习。作者称，模型容量增大时，这种偏好会转向速度预测。 MFlow在ImageNet、UCF-101视频与大规模文生图任务上取得有竞争力或更优的生成表现；同一工作还提出ConvRefiner卷积模块。
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最新进展10月19日 12:00
重新审视原生像素扩散 Transformer 的设计空间：MFlow 与 ConvRefiner报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv cs.AI重新审视原生像素扩散 Transformer 的设计空间：MFlow 与 ConvRefiner
研究提出 MFlow，一种在数据主方向上自适应插值 x0 预测与速度预测的参数化方法，随扩散训练端到端学习，发现模型容量增大时偏好会转向速度预测。MFlow 在 ImageNet、UCF-101 视频与大规模文生图任务上取得有竞争力或更优的生成表现。
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