全文总结
本文主要介绍了一种名为 Matryoshka Diffusion Models（MDM）的端到端框架，用于高分辨率图像和视频合成。指出扩散模型在生成高质量图像和视频方面表现出色，但在高维空间学习存在挑战，现有方法常采用训练级联模型，而本文提出的 MDM 采用多尺度联合扩散过程，小尺度模型嵌套在大尺度内，促进了特征共享和架构的渐进式增长，在多个基准上展示了有效性，包括 ImageNet 等标准数据集以及高分辨率的文本到图像和文本到视频应用，该论文被 ICML 2024 的 Foundation Models in the Wild 研讨会接收。
重要亮点
- 扩散模型的现状：在生成高质量图像和视频方面表现出色，但在高维空间学习面临计算和优化挑战。
- Matryoshka Diffusion Models（MDM）的特点：端到端框架，采用多尺度联合扩散过程，小尺度模型嵌套在大尺度内，便于特征共享和架构渐进式增长。
- MDM 的效果：在多个基准上有效，如在 ImageNet 和 COCO 上取得了一定的 FID 成绩。
- MDM 的分辨率能力：能训练分辨率高达 1024×1024 像素且具有三个嵌套尺度的单个像素空间模型。
- 论文的接收情况：被 ICML 2024 的 Foundation Models in the Wild 研讨会接收。
地址：
https://machinelearning.apple.com/research/matryoshka-diffusion-models
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