Google DeepMind hat den DRaFT-Algorithmus vorgestellt, der zur effizienten Optimierung von Diffusionsmodellen entwickelt wurde. DRaFT maximiert eine differenzierbare Belohnungsfunktion durch eine direkte Belohnungs-Feinabstimmung. Die Einführung von DRaFT-K und DRaFT-LV Algorithmen verbessert die Effizienz und übertrifft die Leistung der vollständigen Rückwärtsausbreitung. Experimente zeigen, dass DRaFT bei Stable Diffusion 1.4 deutlich effizienter ist als herkömmliche Verstärkungslern-Algorithmen. DRaFT stellt ein wertvolles Werkzeug im Bereich der generativen Modellierung dar.
Google DeepMind präsentiert DRaFT-Algorithmus zur effizienten Optimierung von Diffusionsmodellen

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Dieser Artikel stammt aus dem AIbase-Tagesbericht
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