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一种优化扩散模型采样时间表的方法，以提高生成模型的输出质量。

[“适用于需要在保持实时应用性的同时提高生成模型输出质量的研究人员和开发者”，”适合在图像合成、视频合成和3D生成等视觉领域寻求更高效采样方法的专业人士”，”为AI领域的企业和研究机构提供一种提高模型性能的途径”]

使用优化的采样时间表在CIFAR10、FFHQ和ImageNet等图像生成基准上提高图像质量

在Stable Diffusion 1.5模型中，通过优化的采样时间表生成更细致的文本到图像的结果

在视频生成领域，使用优化的采样时间表减少视频生成过程中的颜色失真

使用随机微积分方法优化采样时间表

针对不同的求解器、训练有素的DMs和数据集定制优化

通过最小化KLUB项来改进输出质量

在多种图像和视频生成基准测试中验证有效性

用户研究显示优化后的采样时间表生成的图像更受欢迎

支持即插即用的优化采样时间表

https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/AlignYourSteps/

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