算法论文8
快手清华:DiffMoE提升扩散模型性能
机器之心
AI 摘要
快手&清华团队:推出DiffMoE,引入批级全局token池和动态容量预测器,提升模型学习与资源分配能力,在多测试中性能超现有模型,未来集成新技术或有新突破。
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DiffMoE:动态Token选择助力扩散模型性能飞跃,快手&清华团队打造视觉生成新标杆!
清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE,通过创新的动态token选择机制和全局token池设计,拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明,DiffMoE在多方面超越现有模型,未来集成先进技术或有新增益。

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