一步生成新框架：拼接两阶段训练，FID降至1.19
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一步生成新框架：拼接两阶段训练，FID降至1.19
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AI 综述
Woobin Park、Jaeyeon Kim、Yilun Du、Sitan Chen、Bohyung Han 提出并开源 Priming Models，一种两阶段一步生成器训练框架：先在固定噪声级别下做像素空间去噪重建，再进行特征空间分布后训练。作者称，重建阶段即可完全消除分布训练的难度。 在 ImageNet 256×256 上，该框架以约十分之一的训练算力实现一步生成器 SOTA，FID 为 1.19。代码已开源。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
Priming Models：一步生成真的需要想那么复杂吗？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.LGPriming Models：一步生成真的需要想那么复杂吗？
Priming Models 是一种两阶段一步生成器训练框架，先在固定噪声级别下做像素空间去噪重建，再进行特征空间分布后训练。该重建阶段即可完全消除分布训练的难度，在 ImageNet 256×256 上以约十分之一的训练算力实现一步生成器 SOTA 的 FID 1.19。代码已开源。
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