Forward-Value Discretization:无需高阶近似的随机扩散采样加速方法
扩散模型随机采样比确定性采样慢的问题,这篇论文给出了理论解释和免训练解法:F-DDPM 复用历史预测和噪声构造前瞻点,同 NFE 下 FID 更低,只多花 1.5 倍 NFE 就接近确定性采样质量。做生成模型部署或采样器研究的工程师可以直接看开源代码。
扩散模型随机采样比确定性采样慢的问题,这篇论文给出了理论解释和免训练解法:F-DDPM 复用历史预测和噪声构造前瞻点,同 NFE 下 FID 更低,只多花 1.5 倍 NFE 就接近确定性采样质量。做生成模型部署或采样器研究的工程师可以直接看开源代码。