« Distillation de correspondance de distribution » : différence entre les versions
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La distillation de correspondance de distribution, aussi appelée DMD, est une technique avancée et simplifiée qui accélère le processus de génération d'images de haute qualité par l'intelligence artificielle. Cependant, pour un entraînement stable, elle nécessite un calcul de perte de régression supplémentaire qui est coûteux pour la synthèses texte-image à grande échelle. | La distillation de correspondance de distribution, aussi appelée DMD, est une technique avancée et simplifiée qui accélère le processus de génération d'images de haute qualité par l''''[[intelligence artificielle]]'''. Cependant, pour un entraînement stable, elle nécessite un calcul de perte de régression supplémentaire qui est coûteux pour la synthèses texte-image à grande échelle. | ||
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Dernière version du 27 septembre 2024 à 11:39
Définition
La distillation de correspondance de distribution, aussi appelée DMD, est une technique avancée et simplifiée qui accélère le processus de génération d'images de haute qualité par l'intelligence artificielle. Cependant, pour un entraînement stable, elle nécessite un calcul de perte de régression supplémentaire qui est coûteux pour la synthèses texte-image à grande échelle.
Compléments
DMD2 est une nouvelle technique de distillation de correspondance de distribution qui améliore l'entraînement de DMD. DMD2 ne requiert pas un calcul de perte de régression pour assurer un entraînement stable. Ceci élimine la collecte de données coûteuse et permet un entraînement plus souple et évolutif.
Français
distillation de correspondance de distribution
DMD
Anglais
distribution matching distillation
DMD
Source
