In diesem Artikel wird das von der Sun Yat-sen-Universität und anderen Teams vorgeschlagene ScaleLong-Diffusionsmodell vorgestellt, das die Trainingsstabilität durch Skalieren der Long-Sprung-Verbindung von UNet verbessert. Das Forschungsteam führte eine eingehende Analyse des Prinzips des beschleunigten Trainings durch die 1/√2-Skalierungsoperation durch und schlug zwei Methoden, LS und CS, vor, um das Instabilitätsproblem während des Modelltrainings effektiv zu lindern. Dieses Forschungsergebnis ist von erheblicher Bedeutung für die Verbesserung der Stabilität des Diffusionsmodells und liefert wichtige technische Unterstützung für die praktische Anwendung des Diffusionsmodells.
Die Sun Yat-sen-Universität und andere Teams schlugen das ScaleLong-Diffusionsmodell vor, das das Modelltraining durch Skalieren der Long-Skip-Verbindung von UNet stabilisiert. Sie analysierten das Prinzip der 1/√2-Skalierungsoperation zur Beschleunigung des Trainings und milderten effektiv die Instabilität beim Modelltraining durch LS- und CS-Methoden. Diese einfachen und effektiven Methoden sind für die Stabilität von Diffusionsmodellen von großer Bedeutung.
Der Vorschlag des ScaleLong-Modells und seiner zugehörigen Methoden hat neue Durchbrüche bei der Trainingsstabilität des Diffusionsmodells gebracht und wertvolle Erfahrungen und Hinweise für die Entwicklung stabilerer und effizienterer Diffusionsmodelle in der Zukunft geliefert. Ich freue mich darauf, in Zukunft weitere darauf basierende Forschungsergebnisse zu sehen.