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研究者提出一步生成框架Priming Models并开源代码

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AI 综述

研究者提出用于训练一步生成器的两阶段框架 Priming Models，并开源了代码库。该方法先进行固定噪声水平的像素级去噪等重构训练，再进行特征空间的分布后训练，适用于类别条件图像生成、文生图及世界模型。预印本摘要显示，在 256×256 分辨率的 ImageNet 测试中，该框架取得 1.19 的一步生成器 FID 分数，耗费的训练计算量约为同等分数先前方法的十分之一。

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最新进展10月14日 23:14

我们是否把一步生成想得太复杂了？

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10月14日

23:14
arXiv · 工业智能研究摘要
我们是否把一步生成想得太复杂了？
预印本摘要称，研究者提出用于训练一步生成器的两阶段框架 Priming Models，先进行固定噪声水平的像素级去噪等重构训练，再进行特征空间的分布后训练。该方法覆盖类别条件图像生成、文生图及世界模型；在 256×256 分辨率的 ImageNet 上取得 1.19 的一步生成器 SOTA FID 分数，且仅耗费同等 FID 先前方法约十分之一的训练计算量。代码已开源。

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