Исследователи из Университета Сунь Ятсена и другие исследователи предложили новый метод под названием ScaleLong для решения проблемы стабильности во время обучения диффузионной модели. Этот метод эффективно снижает нестабильность функций и повышает устойчивость модели к входным возмущениям за счет выполнения операций масштабирования на соединении с длинным пропуском UNet. Исследователи предложили два конкретных метода корректировки коэффициента масштабирования: метод обучаемого масштабирования (LS) и метод постоянного масштабирования (CS), а также визуально проанализировали роль особенностей и параметров в процессе обучения модели, а также влияние коэффициента масштабирования на величина градиента и влияние стабильности входных помех. Это исследование дает новые идеи для улучшения стабильности обучения и надежности диффузионных моделей.
В статье основное внимание уделяется:
Исследователи из Университета Сунь Ятсена и другие исследователи предложили модель диффузии ScaleLong и отметили, что операции масштабирования в соединении с длинным пропуском UNet могут стабилизировать обучение модели. Исследования показали, что разумная установка коэффициента масштабирования может снизить нестабильность признаков и повысить устойчивость модели к входным возмущениям. Они предложили метод обучаемого масштабирования (LS) и метод постоянного масштабирования (CS), с помощью которых коэффициенты масштабирования можно адаптивно корректировать для дальнейшей стабилизации обучения модели. Визуальные особенности и параметры играют важную роль в процессе обучения модели, а коэффициент масштабирования влияет на величину градиента и стабильность входных возмущений.
Модель ScaleLong эффективно повышает стабильность и надежность обучения модели диффузии за счет улучшения соединения UNet с длинным пропуском и сочетания методов обучаемого масштабирования и постоянного масштабирования, а также обеспечивает важную техническую поддержку для применения моделей диффузии. Будущие исследования могут дополнительно изучить более эффективные стратегии масштабирования для дальнейшего улучшения производительности модели.