Effiziente Gradientenberechnung für Diffusions-Probabilistische Modelle mit Adjoint-Methode

Die Autoren entwickeln eine neuartige Methode namens AdjointDPM, um die Gradienten von Diffusions-Probabilistischen Modellen effizient zu berechnen. AdjointDPM kann die Gradienten aller Arten von Parametern, einschließlich Netzwerkgewichten, Textprompts und Rauschzuständen, berechnen.