EigDiff用特征样本缩减扩散模型训练集

Andrei Jarca、Vlad Hondru、Florinel-Alin Croitoru 和 Radu Tudor Ionescu 发表论文提出 EigDiff，通过预训练 CLIP 潜空间做 PCA 得到特征向量，并以特征向量为参考点挑选代表性训练子集。作者称，该方法在扩散模型训练中可将数据量最多减少 14 倍，子集选择速度最多提升 1607 倍，性能仅有微小差异。 该方法在多个数据集和多种扩散模型上进行了实验验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。