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Inductive Moment Matching (IMM)开源 – 高效稳定的图像生成模型

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种新型生成模型,能够在单阶段从零开始训练,实现高效且稳定的样本生成。它利用随机插值器和时间相关的边缘分布,学习一个单步采样器,将分...

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AI交流(进群备注:)

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种新型生成模型,能够在单阶段从零开始训练,实现高效且稳定的样本生成。它利用随机插值器和时间相关的边缘分布,学习一个单步采样器,将分布从时间 t 转换到 s < t。通过最小化不同起始时间导出的时间 s 分布之间的最大平均差异 (MMD),IMM 保证分布级别的收敛性。在图像生成任务上,IMM 取得了最先进的性能,例如在 ImageNet-256x256 上仅需 8 步推理,FID 达到 1.99。

Inductive Moment Matching (IMM)的特点:

  • 1. 单阶段从零开始训练,无需预训练初始化
  • 2. 高效且稳定的样本生成,减少计算成本
  • 3. 使用随机插值器和时间相关的边缘分布,增强灵活性
  • 4. 学习单步采样器,实现分布从时间 t 到 s < t 的转换
  • 5. 通过最小化 MMD 确保分布级别的收敛性,稳定性高
  • 6. 在图像生成任务上表现优异,特别是在 ImageNet-256×256 和 CIFAR-10 数据集上

Inductive Moment Matching (IMM)的功能:

  • 1. 克隆 GitHub 仓库:https://github.com/lumalabs/imm
  • 2. 使用 conda env create -f env.yml 安装所需环境
  • 3. 使用提供的脚本进行训练或推理,例如 python generate_images.py –config-name=CONFIG_NAME eval resume=CKPT_PATH REPLACEMENT_ARGS
  • 4. 适用于图像生成任务,特别是在少步推理场景下

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