DeepMind谷歌研究员擢为：扩散模型效率&生成质量提升窍门，来自StyleGAN原作者

发布时间：2025年11月10日 12:17

使结果基本保持不变，但VE在64×64分辨率下有不小更是佳。该格式既有原理的主要好处不是更是佳FID本身，而是使典范训练更是特稳健，从而将课题转向之后内部设计伤亡变量又不会产生不利影响。

VP和VE只在F θ 的框架上有所不同（配有E和F）。

除此之外，译者还指出同意修改典范训练期间的频谱级原产，并发现通常会与GANs一同应用于的无泄漏风险增强（non-leaking augmentation）操控也有效地游离仿真。

比如从上表里，我们可以看见：有条件和无条件CIFAR-10的不断更是新FID分别达到了1.79和1.97，打破了之前的记录（1.85和2.1046）。

更是多细节欢迎核对论文原文：

— 先—

「人工智能」、「智能汽车」微信社群引荐你特入！

欢迎关心人工智能、智能汽车的小某一天特入我们，与AI专业人士交流、切磋，很好过不断更是新行业发展&技术的发展。

ps.特相识请先三备注您的住址-公司-职责哦~

点这里 👇关心我，记得标星哦～

一键三连「分享」、「点赞」和「在看」

科技前沿的发展日日见~

。