この記事では、中山大学などのチームが提案した、UNet のロングスキップ接続をスケーリングすることで訓練の安定性を向上させる ScaleLong 拡散モデルを紹介します。研究チームは、1/√2スケーリング操作による加速トレーニングの原理を詳細に分析し、モデルトレーニング中の不安定性の問題を効果的に軽減する2つの方法、LSとCSを提案しました。この研究成果は拡散モデルの安定性を向上させる上で極めて重要であり、拡散モデルの実用化に重要な技術的裏付けとなる。
中山大学と他のチームは、UNet のロング スキップ接続をスケーリングすることでモデルの学習を安定化する ScaleLong 拡散モデルを提案しました。彼らは、トレーニングを高速化するために 1/√2 スケーリング操作の原理を分析し、LS および CS メソッドを通じてモデル トレーニングの不安定性を効果的に軽減しました。これらのシンプルで効果的な方法は、拡散モデルの安定性にとって非常に重要です。
ScaleLong モデルとその関連手法の提案は、拡散モデルのトレーニングの安定性に新たなブレークスルーをもたらし、将来のより安定した効率的な拡散モデルの開発に貴重な経験と方向性を提供しました。 今後、これを踏まえたさらなる研究成果が期待されます。