Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 27 октября 2026 года] Название: Variational Optimal Control for Difsution Guide View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Мы представляем систему вариативного контроля, которая соединяет руководство по времени выборки и адаптацию модели на основе вознаграждения с помощью совместного Jacobian report. Начиная с максимизации награды в конечном счете с помощью пат-пространства KL, принцип изменения Gibbs и Doob трансформируют процесс коррекции к регенерации. Местная денонсирующая аппроксимация позволяет обнаружить откат, который переносит предпочтения выходных значений на контролируемую переменную. Эта конструкция дает оптимальную интерференцию (ОВГ) в государственном пространстве и распространяется на дистилляционную дифференцированную оптимистику (DLOC), амортируя усовершенствованные на местном уровне конечных точек в параметры модели. В результате контроля существует местное правило вариаций: VOG действует через денонсацию Jacobian, а DLOS реализовывает возврат параметра по конечных точкам дистилляции. При линейной модели MMSE точная коррекция VOG находится в подпространстве данных. В сети VOG на 250 этапах отбора проб и с 7,58 до 4,44 на 25 этапах снижается коэффициент FID DIT-XL/2. После 20 обновленных данных о модели Z-Image-Turbo ДЛОС улучшает показатели HPSv3+ и 4 оценки, проведенные в режиме ожидания по сравнению с неподготовленной моделью, при этом наиболее высокие соответствующие показатели относятся к числу…
Оптимальный контроль для диффузии
arXiv: 261 030,37146v 1 Annuales Type: New Hume Brieflow: Мы представляем систему контроля за вариациями, которая соединяет руководство по времени отбора проб и адаптацию модели на основе вознаграждения через общий Jacobian revern. Начиная с максимизации награды в конечном счете с помощью пат-пространства KL, принцип изменения Gibbs и Doob трансформируют процесс коррекции к регенерации. Местная денонсирующая аппроксимация позволяет обнаружить откат, который переносит предпочтения выходных значений на контролируемую переменную. Эта конструкция дает оптимальную интерференцию (ОВГ) в государственном пространстве и распространяется на дистилляционную дифференцированную оптимистику (DLOC), амортируя усовершенствованные на местном уровне конечных точек в параметры модели. В результате контроля существует местное правило вариаций: VOG действует через денонсацию Jacobian, а DLOS реализовывает возврат параметра по конечных точкам дистилляции. При линейной модели MMSE точная коррекция VOG находится в подпространстве данных. В сети VOG сокращает показатель FID с 2,27 до 2,04 при 250 ste