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一步扩散模型的 EM 蒸馏
通过 EM Distillation 方法，将扩散模型精简至一步生成器模型，以最小损失的感知质量学习最大似然，提高了在 ImageNet-64 和 ImageNet-128 上的 FID 评分，并优于先前在文本到图像扩散模型提取方面的工作。
PDFa month ago
通过对抗训练的分类和基于能量的判别增强一致性图像生成
在这项研究中，我们提出了一种新颖而高效的技术来改善基于一致性模型生成的图像的感知质量，并利用联合分类器 - 判别器模型进行后处理，通过引导示例特定的投影梯度迭代，使合成图像更加精细，从而在 ImageNet 64x64 数据集上获得了改进的
PDFa month ago
直接去噪扩散模型
本文介绍了直接去噪扩散模型（DDDM）：一种生成逼真图像的简单且通用方法，具有少步采样的特点，同时保留了多步采样以获得更好的性能。DDDM 不需要精心设计的采样器或预训练的蒸馏模型，而是以自身的先前训练迭代生成的估计目标为条件进行扩散模型的
PDFa month ago
CVPR基于多样性感知的 StyleGAN 压缩通道剪枝
我们提出了一种新颖的通道修剪方法，通过评估通道对潜在向量扰动的敏感性，增强了压缩模型中样本的多样性。我们的方法显著提升了各种数据集中样本的多样性，并且在 FID 得分方面，不仅大幅超过了最先进的方法，还在只有一半训练迭代次数的情况下达到了可
PDF3 months ago
通过近似最优传播改进生成模型
我们介绍了逼近最优输运（Approximated Optimal Transport，AOT）技术，一种用于扩散式生成模型的新型训练方案。我们的方法旨在逼近并将最优输运集成到训练过程中，大大提高了扩散模型准确估计去噪器输出的能力。通过在训练
PDF4 months ago
可扩展的 Wasserstein 梯度流用于非平衡最优传输的生成建模
本文提出了一种可扩展的基于 Wasserstein 梯度流的生成模型，称为 Semi-dual JKO (S-JKO)，通过使用 JKO 步骤的半对偶形式，将训练复杂度降低至 O (K)，实验证明该模型在 CIFAR-10 和 CelebA
PDF5 months ago
ACT: 对抗一致性模型
通过在一步采样中最小化一致性训练损失来优化生成模型，提出了对抗一致性训练（ACT），通过在每一步骤使用鉴别器最小化分布间的 Jensen-Shannon 散度，从而提高了生成质量和收敛速度，这导致资源消耗大幅度减少，具有改进的 FID 分数
PDF7 months ago
训练一致性模型的改进技术
一步法生成模型中的一种家族为一次生成高质量数据提供了新的方法，通过改进的一致性训练技术，该研究提出了克服预训练模型局限性以及避免评估偏差的方法，并在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上表现出了显著的改进。
PDF8 months ago
应用欧几里得距离函数解释和改进扩散模型
本文提出了一种基于去噪扩散模型的新型采样器并给出了收敛性分析及在训练模型上的最新成果。
PDFa year ago
级联扩散模型用于高保真图像生成
通过级联扩散模型和条件增强，我们成功的在 class-conditional ImageNet generation benchmark 上生成了高保真图像，并取得了优越的 FID scores 和分类精度。
PDF3 years ago
教授 GAN 什么是不需要学习的
本文介绍了一种新的思路，即尝试通过让生成对抗网络 (GANs) 不仅学会模拟目标分布的正样本，而且学会避免负样本，以更好地表示目标数据分布，加速生成器的训练过程。我们称其为 “Rumi 框架”。实验证明，该方法在 MNIST、Fashion
PDF4 years ago
ICML特征量化改进 GAN 训练
本论文提出了一种对于 GAN 不稳定问题的解决方法，即对鉴别器采用 Feature Quantization（特征量化）进行特征匹配，该方法可以提升基于大规模复杂图像数据集的三种 GAN 模型的表现，使得 FID 分数获得大幅提升。
PDF4 years ago
AAAI生成对抗网络的改进一致性正则化
该文章提出了一种对生成对抗网络 (GANs) 中的一致性惩罚技术的改进方法，在多个数据集上的实验证明了该方法能够显著提升图像合成效果并取得最佳性能。
PDF4 years ago