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分散损失

训练扩散模型其实比你想象的更简单!何恺明团队新作Dispersive Loss:给扩散模型加正则化

2025年7月2日23时 作者 极市干货

型参数、无需额外数据,即插即用的正则化技术超简单实现性能提升。
>>加入极市CV技术交流群,走在计算

分类 学术 标签 分散损失、 复杂数据集、 扩散变压器、 泛化能力、 消融实验、 视觉任务 发表评论

何恺明改进了谢赛宁的REPA:极大简化但性能依旧强悍

2025年6月12日23时 作者 机器之心

表征学习(representation learning)领域关联不大。
通常来说,扩散模型的训练目

分类 学术、 资讯 标签 DiT、 REPA、 SiT、 分散损失、 正则化、 生成模型 发表评论

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