AI交流(进群备注:DiffMoE)

DiffMoE是一个基于PyTorch的扩散模型项目,采用动态专家混合(MoE)架构,通过仅激活1倍参数即可超越3倍参数的密集模型。它在ImageNet上表现出色,FID50K分数低至2.30,Inception Score高达88.19,仅需700K训练步。项目主要用于图像生成任务,如类别条件生成和文本到图像生成。其核心创新包括批次级全局令牌池和动态容量预测器,能够根据噪声水平和样本复杂度智能分配计算资源。
DiffMoE的特点:
- 1. 动态MoE架构,1倍参数超越3倍密集模型
- 2. 批次级全局令牌池促进专家专业化
- 3. 动态容量预测器优化资源分配
- 4. 训练效率高,仅需700K步达到优异表现
- 5. 适用于多任务场景(类别生成/文本到图像)
- 6. 自适应计算:按任务难度分配资源
DiffMoE的功能:
- 1. ImageNet图像生成任务
- 2. 类别条件图像生成
- 3. 文本到图像生成
- 4. 技术图表等复杂图像生成
- 5. 资源受限环境下的高效模型训练
- 6. 扩散模型架构研究参考
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