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表征对齐在训练DiT模型中的重要性

news 2024/11/28 14:00:13

Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战

前言：训练过DiT模型的读者们肯定有所体会，相比于UNet模型训练难度大了很多，模型不仅很难收敛，而且非常容易训崩，其中一个很重要的原因是没有进行表征对齐！这篇博客详细介绍表征对齐在训练DiT模型中的重要性。

目录

训练过程的问题

训练DiT模型为什么慢？

仅仅依赖"渲染"损失是不够的

多层DiT之间表征能力的区别

表征对齐的具体方法

相关资料

训练过程的问题

扩散模型虽然强大，但训练起来却是个噩梦。训练一个DiT/SiT模型需要700万次迭代，要跑好


http://www.mrgr.cn/news/78352.html

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