arXiv论文提出Wiener-informed Decoding加速像素空间流模型训练

Ziqiao Wang 与 Yang You 在 arXiv 论文中提出 Wiener-informed Decoding（WiD），用冻结的 Wiener 统计估计辅助像素空间速度场学习，把统计知识同时用于直接预测和组织解码器计算，不修改模型原生模块。论文称该方法是让像素空间流模型更易训练的一种方案。 论文报告的实验结果为：在 ImageNet 256×256 上，PixelDiT-XL 加 WiD 训练 500 个 epoch 达到 FID 1.53，并以少 37.5% 的训练 epoch 达到与 PixelDiT 相当的质量。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。