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DMAD: Distribution Matching als Adversarial Distillation für schnelle visuelle Generierung

1 Min. Lesezeit Kalina

Bilanz der Quelle: DMAD ist ein neues Modell zur schnellen visuellen Generierung, das die Distribution Matching als Adversarial Distillation verwendet. Es kombiniert zwei Diskriminator-Köpfe auf einem gemeinsamen Backbone, um echte Daten und Teacher-Samples von Studenten-Samples zu trennen und den Studenten ohne auxiliary Score-Fitting zu trainieren.
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ℹ️ KI-Hinweis
Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von export.arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.