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Des chercheurs améliorent les modèles de diffusion distributionnels pour générer des images
1 sourcemis à jour 30 sept.pertinence 3,0 sur5
L’essentiel
Avec DiT-XL/2 sur ImageNet-256², un seul modèle entraîné de zéro obtient un FID de 4,48 en 4 étapes et de 2,38 en 50 étapes, sans professeur ni auto-distillation. Le code et les modèles pré-entraînés sont publiés.
Propagation1 article, publié par HF Daily Papers le 30 sept..
Les sources
1 article
HF Daily PapersCommunauté : fiche de la sourceSource primaire
Hugging FaceTommaso Martorella, Alexandre Galashov, Felix Krause et al.huggingface.co
Improved Distributional Diffusion Models (site externe)
Code and pre-trained models available at.
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