arXiv Computer Vision· Yunwei Bai, Ying Kiat Tan, Tsuhan Chen·· 4 小时前AI 评分22
能否用"笔触大小"变化简化扩散模型回归学习？MultiStroke 算子实现 FID 降低 70.2%
Can We Change "Stroke Size" to Simplify Regression Learning?
AI 导读
受人类绘画中笔触大小变化的启发，研究者提出 MultiStroke 算子，以从粗到细的方式对粗笔触和细笔触进行线性插值，以简化扩散模型在高噪声时间步的预测目标。在从零训练的 DDPM 和流匹配模型上，MultiStroke 使 FID 最多降低 70.2%。
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