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#DiG
DiG: 可扩展高效的门控线性注意力扩散模型
1 个月前
DiG是一种基于门控线性注意力机制的新型扩散模型,具有出色的可扩展性和计算效率。它在保持高质量生成效果的同时,大幅提升了训练和推理速度,并显著降低了内存占用。
DiG
Diffusion Models
Gated Linear Attention
图像生成
深度学习
Github
开源项目
1 个月前
相关项目
DiG
DiG项目提出了一种基于门控线性注意力的扩散模型,用于解决现有模型在可扩展性和计算效率方面的挑战。该模型在高分辨率下展现出显著的训练速度提升和内存节省,性能优于DiT。DiG在不同计算复杂度下表现出色,随着模型深度/宽度增加或输入令牌增强,FID值持续下降。与其他次二次时间复杂度的扩散模型相比,DiG在多种分辨率下都展现出卓越的效率。
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