中山大学の研究者らは、拡散モデルのトレーニング中の安定性の問題に対処するために、ScaleLong と呼ばれる新しい手法を提案しました。この方法は、UNet のロング スキップ接続でスケーリング操作を実行することにより、特徴の不安定性を効果的に緩和し、入力外乱に対するモデルのロバスト性を強化します。研究者らは、学習可能なスケーリング (LS) 法と定数スケーリング (CS) 法の 2 つの具体的なスケーリング係数調整方法を提案し、モデルのトレーニング プロセスにおける特徴とパラメーターの役割、およびスケーリング係数がモデルに与える影響を視覚的に分析しました。勾配の大きさと入力外乱の安定性の影響。この研究は、拡散モデルのトレーニングの安定性とロバスト性を向上させるための新しいアイデアを提供します。
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中山大学の研究者らは ScaleLong 拡散モデルを提案し、UNet のロング スキップ接続でのスケーリング操作によりモデルのトレーニングを安定化できると指摘しました。研究の結果、スケーリング係数を合理的に設定すると、特徴の不安定性が軽減され、入力外乱に対するモデルのロバスト性が向上することがわかりました。彼らは、スケーリング係数を適応的に調整してモデルのトレーニングをさらに安定化できる、Learnable Scaling (LS) メソッドと Constant Scaling (CS) メソッドを提案しました。視覚的な特徴とパラメーターはモデルのトレーニング プロセスで重要な役割を果たしますが、スケーリング係数は勾配の大きさと入力摂動の安定性に影響します。
ScaleLong モデルは、UNet のロング スキップ接続を改善し、Learnable Scaling メソッドと Constant Scaling メソッドを組み合わせることで、拡散モデル トレーニングの安定性と堅牢性を効果的に向上させ、拡散モデルのアプリケーションに重要な技術サポートを提供します。 今後の研究では、モデルのパフォーマンスをさらに向上させるためのより適切なスケーリング戦略をさらに検討することができます。