이 기사에서는 Sun Yat-sen University 및 기타 팀에서 제안한 ScaleLong 확산 모델을 소개합니다. 이 모델은 UNet의 긴 건너뛰기 연결을 확장하여 훈련 안정성을 향상시킵니다. 연구팀은 1/√2 스케일링 연산에 의한 가속훈련 원리를 심층 분석하고, 모델 훈련 시 불안정성 문제를 효과적으로 완화할 수 있는 LS와 CS 두 가지 방법을 제안했다. 본 연구결과는 확산모델의 안정성을 향상시키는데 큰 의의가 있으며, 확산모델의 실제 적용에 중요한 기술적 지원을 제공한다.
Sun Yat-sen University 및 기타 팀은 UNet의 긴 건너뛰기 연결을 확장하여 모델 훈련을 안정화하는 ScaleLong 확산 모델을 제안했습니다. 그들은 훈련을 가속화하기 위해 1/√2 스케일링 연산 원리를 분석하고, LS 및 CS 방법을 통해 모델 훈련의 불안정성을 효과적으로 완화했습니다. 이러한 간단하고 효과적인 방법은 확산 모델의 안정성에 매우 중요합니다.
ScaleLong 모델 및 관련 방법의 제안은 확산 모델의 훈련 안정성에 새로운 돌파구를 가져왔으며 향후 보다 안정적이고 효율적인 확산 모델 개발을 위한 귀중한 경험과 방향을 제공했습니다. 앞으로 이를 기반으로 한 더 많은 연구 결과를 기대해 본다.