Forscher der Sun Yat-sen-Universität und andere Forscher schlugen eine neue Methode namens ScaleLong vor, um das Stabilitätsproblem während des Diffusionsmodelltrainings anzugehen. Diese Methode lindert effektiv die Merkmalsinstabilität und erhöht die Robustheit des Modells gegenüber Eingabestörungen, indem Skalierungsoperationen an der Long-Skip-Verbindung von UNet durchgeführt werden. Die Forscher schlugen zwei spezifische Methoden zur Anpassung des Skalierungskoeffizienten vor: die Learnable Scaling (LS)-Methode und die Constant Scaling (CS)-Methode und analysierten visuell die Rolle von Merkmalen und Parametern im Modelltrainingsprozess sowie die Auswirkung des Skalierungskoeffizienten auf die Gradientengröße und die Auswirkung der Eingangsstörungsstabilität. Diese Forschung liefert neue Ideen zur Verbesserung der Trainingsstabilität und Robustheit von Diffusionsmodellen.
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Forscher der Sun Yat-sen-Universität und andere Forscher schlugen das ScaleLong-Diffusionsmodell vor und wiesen darauf hin, dass Skalierungsoperationen auf der Long-Skip-Verbindung von UNet das Modelltraining stabilisieren können. Untersuchungen haben ergeben, dass eine sinnvolle Einstellung des Skalierungskoeffizienten die Instabilität von Merkmalen verringern und die Robustheit des Modells gegenüber Eingabestörungen verbessern kann. Sie schlugen die Learnable Scaling (LS)-Methode und die Constant Scaling (CS)-Methode vor, mit denen Skalierungskoeffizienten adaptiv angepasst werden können, um das Modelltraining weiter zu stabilisieren. Visuelle Merkmale und Parameter spielen eine wichtige Rolle im Modelltrainingsprozess, während der Skalierungskoeffizient die Gradientengröße und die Stabilität von Eingabestörungen beeinflusst.
Das ScaleLong-Modell verbessert effektiv die Stabilität und Robustheit des Diffusionsmodelltrainings, indem es die Long-Skip-Verbindung von UNet verbessert und die Methoden „Learnable Scaling“ und „Constant Scaling“ kombiniert, und bietet wichtige technische Unterstützung für die Anwendung von Diffusionsmodellen. Zukünftige Forschungen können bessere Skalierungsstrategien weiter untersuchen, um die Modellleistung weiter zu verbessern.