مدلهای مولد مانند Diffusion Models و Flow Matching کیفیت بالایی دارند اما سرعت استنتاج پایینی دارند. روشهای کاهش مراحل استنتاج مانند Distillation و Consistency Models معمولاً به مشکلاتی مانند ناپایداری و نیاز به تنظیمات دقیق دچار میشوند.
به همین دلیل، مقاله Inductive Moment Matching (IMM) را معرفی میکند؛ روشی که بدون نیاز به مرحله پیشآموزش و دو شبکه جداگانه، یک مدل پایدار و سریع برای تولید دادههای با کیفیت بالا ارائه میدهد.
✅ سرعت استنتاج بالا (در مقایسه با Diffusion Models که نیاز به صدها مرحله دارند).
✅ پایداری بالا در آموزش (برخلاف Consistency Models که ناپایدار هستند).
✅ بدون نیاز به مرحله Distillation (درحالیکه روشهای دیگر نیاز به دو مرحله آموزشی دارند).
▪️
Inductive Moment Matching#ایده_جذاب
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅
@AI_DeepMind🔸
@AI_Person