Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 7 октября 2026 года] Название: Скорость масштабирования в просмотре потока HTML (экспериментальное) Резюме: Скажи, как недавно было продемонстрировано, что расширение обучаемого поля скорости потока $v_theta$ на выигрыш $gamma(t) долл. значительно повысило качество поколения. Предшествующая работа утверждала, что поля скорости, обученные средней квадратной погрешности (MSE), систематически недооценивают скорость и что масштабирование исправляет эту ошибку. Мы показываем, что обучение MSE не создает дефицита скорости и интенсивности. Вместо этого мы видим, что увеличение скорости уменьшает отставание во времени населения: отобранные состояния в модельное время $t долларов похожи на учебные штаты с более раннего периода. Увеличение скорости и изменение времени модели являются двумя способами решения проблемы такого отставания во времени населения. Помимо архитектуры и размеров моделей, измерение запаздывания населения и его использование для выбора выгод значительно повышает качество генерации, снижая FID с 28,0 до 12,2 (по линейной интерполизации между измерениями FID по приносимому выигрышу) на ImageNet-256 в NFE 25 без указания. Дополнительные ссылки и цитаты... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?) Подключённые документы (что такое подсоединенные бумаги?) Litmaps (Литмпапс?) Skite Smart Citations (Каков умный цитаты?) Код, данные и средства…
Скорость при взвешивании потоков
arXiv: 261 0100823v 1 Annualce Type: New Humber: Расширение накопленного поля скорости потока и сглаживания v_theta$ на прибыль в размере $gamma(t) долл. было недавно продемонстрировано, что значительно повысило качество поколения. Предшествующая работа утверждала, что поля скорости, обученные средней квадратной погрешности (MSE), систематически недооценивают скорость и что масштабирование исправляет эту ошибку. Мы показываем, что обучение MSE не создает дефицита скорости и интенсивности. Вместо этого мы видим, что увеличение скорости уменьшает отставание во времени населения: отобранные состояния в модельное время $t долларов похожи на учебные штаты с более раннего периода. Увеличение скорости и изменение времени модели являются двумя способами решения проблемы такого отставания во времени населения. Помимо архитектуры и размеров моделей, измерение запаздывания населения и его использование для выбора выгод значительно повышает качество генерации, снижая FID с 28,0 до 12,2 (по линейной интерполизации между измерениями FID по приносимому выигрышу) на ImageNet-256 в NFE 25 без указания.