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#今日论文推荐#DeepMind谷歌研究员力荐：扩散模型效率&生成质量提升窍门，来自StyleGAN原作者

#今日论文推荐#DeepMind谷歌研究员力荐：扩散模型效率&生成质量提升窍门，来自StyleGAN原作者

新晋图像生成王者扩散模型，刚刚诞生没多久。
有关它的理论和实践都还在“野蛮生长”。
来自英伟达StyleGAN的原班作者们站了出来，尝试给出了一些设计扩散模型的窍门和准则，结果模型的质量和效率都有所改进，比如将现有ImageNet-64模型的FID分数从2.07提高到接近SOTA的1.55分。

他们这一工作成果迅速得到了业界大佬的认同。
DeepMind研究员就称赞道：这篇论文简直就是训练扩散模型的人必看，妥妥的一座金矿。

三大贡献显著提高模型质量和效率
我们从以下几个方面来看StyleGAN作者们对扩散模型所做的三大贡献：
用通用框架表示扩散模型
在这部分，作者的贡献主要为从实践的角度观察模型背后的理论，重点关注出现在训练和采样阶段的“有形”对象和算法，更好地了解了组件是如何连接在一起的，以及它们在整个系统的设计中可以使用的自由度（degrees of freedom）。
 

论文题目：Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models
详细解读：https://www.aminer.cn/research_report/629d7c4c7cb68b460fcb61dc?download=false
AMiner链接：https://www.aminer.cn/?f=cs

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