В этой статье представлена модель диффузии ScaleLong, предложенная Университетом Сунь Ятсена и другими командами, которая повышает стабильность обучения за счет масштабирования соединения UNet с длинным пропуском. Исследовательская группа провела углубленный анализ принципа ускоренного обучения с помощью операции масштабирования 1/√2 и предложила два метода, LS и CS, для эффективного решения проблемы нестабильности во время обучения модели. Этот результат исследования имеет важное значение для повышения стабильности модели диффузии и обеспечивает важную техническую поддержку для практического применения модели диффузии.
Университет Сунь Ятсена и другие команды предложили диффузионную модель ScaleLong, которая стабилизирует обучение модели за счет масштабирования соединения UNet с длинным пропуском. Они проанализировали принцип операции масштабирования 1/√2 для ускорения обучения и эффективно смягчили нестабильность в обучении модели с помощью методов LS и CS. Эти простые и эффективные методы имеют большое значение для стабильности диффузионных моделей.
Предложение модели ScaleLong и связанных с ней методов привело к новым прорывам в обеспечении стабильности обучения модели диффузии, а также предоставило ценный опыт и направление для разработки более стабильных и эффективных моделей диффузии в будущем. С нетерпением ждем новых результатов исследований, основанных на этом, в будущем.