이 논문은 확산 변환기 모델의 생성 능력을 향상시키는 DiffScaler 기법을 제안합니다. DiffScaler는 사전 학습된 모델의 유용한 부공간을 효과적으로 활용하고 필요한 경우 새로운 부공간을 학습할 수 있는 경량 모듈을 도입합니다. 이를 통해 단일 확산 모델이 다양한 데이터셋과 작업에 걸쳐 효율적으로 확장될 수 있습니다.
주요 내용은 다음과 같습니다:
실험 결과, DiffScaler를 사용하면 단일 확산 모델이 다양한 데이터셋과 작업에 걸쳐 효과적으로 확장될 수 있음을 보여줍니다. 또한 변환기 기반 확산 모델이 CNN 기반 모델보다 작은 데이터셋에서 더 잘 적응한다는 것을 확인했습니다.
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by Nithin Gopal... kl. arxiv.org 04-16-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.09976.pdfDybere Forespørgsler