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原標題：顏水成/程明明新作！Sora核心組件DiT訓練提速10倍，Masked Diffusion Transformer V2開源
關鍵字：模型,圖像,語義,表征,步驟
文章來源：新智元
內(nèi)容字數(shù)：5902字

內(nèi)容摘要：

新智元報道編輯：LRS 好困
【新智元導讀】Masked Diffusion Transformer V2在ImageNet benchmark 上實現(xiàn)了1.58的FID score的新SoTA，并通過mask modeling表征學習策略大幅提升了DiT的訓練速度。DiT作為效果驚艷的Sora的核心技術之一，利用Difffusion Transfomer 將生成模型擴展到更大的模型規(guī)模，從而實現(xiàn)高質量的圖像生成。
然而，更大的模型規(guī)模導致訓練成本飆升。
為此，來自Sea AI Lab、南開大學、昆侖萬維2050研究院的顏水成和程明明研究團隊在ICCV 2023提出的Masked Diffusion Transformer利用mask modeling表征學習策略通過學義表征信息來大幅加速Diffusion Transfomer的訓練速度，并實現(xiàn)SoTA的圖像生成效果。論文地址：https://arxiv.org/abs/2303.14389
GitHub地址：https://github.com/sail-sg/MDT
近日，Masked Diffusion Transform

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作者微信：AI_era
作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發(fā)展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。