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改进版分布式扩散模型发布
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AI 综述
2026年9月29日，Hugging Face Daily Papers 报道了一篇关于改进的分布扩散模型（DDMs）的论文。该工作将粒子扩展推迟到 Transformer 后层，并引入随时间变化的 scoring rule schedules，用于缓解训练开销以及固定超参数带来的限制。报道称，在 DiT-based latent 设置下，DiT-XL/2 在 class-conditional ImageNet-256^2 任务上取得 4 steps 4.48 FID、50 steps 2.38 FID 的结果；相关代码和预训练模型已可用。
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最新进展9月29日 08:00
改进的 DDMs 代码和预训练模型已开放。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月29日
- Hugging Face Daily Papers改进的分布扩散模型（DDMs）
改进的 DDMs 将粒子扩展推迟到 Transformer 后层，并引入随时间变化的 scoring rule schedules，缓解训练开销和固定超参数限制。在 DiT-based latent 设置下，DiT-XL/2 在 class-conditional ImageNet-256^2 上达到 4 steps 4.48 FID、50 steps 2.38 FID；代码和预训练模型已可用。