苹果公司的研究人员最新推出了一款令人惊叹的扩散模型框架——Matryoshka Diffusion Models(MDM),它旨在突破高分辨率图像与视频生成中的计算与优化难题。MDM采用了多分辨率联合去噪的独特扩散过程,巧妙地结合了嵌套UNet架构,将小尺度模型的特征巧妙嵌入到大尺度模型中,极大地促进了不同尺度之间的特征共享。这一创新支持了从低分辨率到高分辨率的渐进式训练策略,显著提升了高分辨率生成的优化效率。在多个基准测试中,MDM展现出了无与伦比的性能,尤其是在ImageNet数据集上,无论是类条件图像生成还是高分辨率的文本到图像及文本到视频应用都表现出色。更令人振奋的是,MDM可以处理高达1024×1024像素的单像素空间模型,且在较小的数据集上也展现出强大的零样本泛化能力。
MDM的核心功能使其在多分辨率联合扩散方面卓越非凡,能够同时处理多种分辨率的输入数据,从而提高生成效率与质量。其Nested UNet架构则通过将小尺度特征和参数嵌入大尺度输入中,促进了不同分辨率间的信息共享,实现了资源的高效利用。此外,该模型采用渐进式训练策略,从低分辨率开始逐步提高,避免了一开始处理高分辨率数据所带来的计算负担,从而加快了训练速度。MDM还设计了一种多分辨率损失函数,以兼顾不同分辨率图像数据,有效提升高分辨率图像生成质量。
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