On Improved Conditioning Mechanisms and Pre-training Strategies for Diffusion Models
本研究探究了改进的条件机制和预训练策略在扩散模子（Diffusion Models）中的应用，特别是针对潜在扩散模子（Latent Diffusion Models, LDMs）。随着大规模训练的推进，LDMs在图像生成范畴到达了亘古未有的质量。然而，现有的最佳训练方案每每不对外公开，限制了研究职员之间的比力和进展验证。为了办理这一题目，研究团队重新实现了五种已发表的模子及其训练方案，系统分析了模子性能和训练效率，特别关注条件机制对生成模子的影响以及怎样有用地将小型数据集的学习经验转移到大型数据集上。研究效果表明，改进的条件机制和预训练策略能够显著提升模子在图像生成任务中的表现。
本研究提出了一种新奇的条件机制，通过将语义信息和控制元数据的条件分离，来提高图像生成的质量和多样性。具体而言，研究首先分析了现有的条件机制，包括自适应层归一化和交织注意力机制，
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