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WaiT：小波分频图像生成模型刷新像素空间FID

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AI 综述

Krunoslav Lehman Pavasovic 等人提出 WaiT，一种基于无损小波的图像 Transformer，把生成拆成粗、细两个频段：高频段先保持纯噪声，等粗结构成形后再用流匹配联合细化。 在 ImageNet 512x512 上，WaiT 取得像素空间 FID 1.43，采样计算最多减少 50%；其最大 2B 模型创下像素空间模型 FID 1.3 的新 SOTA。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

最新进展11月3日 13:00
WaiT：频率感知的流匹配图像生成模型

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月3日
  1. arXiv · cs.LG
    WaiT：频率感知的流匹配图像生成模型

    研究者提出 WaiT，一种基于无损小波的图像 Transformer，将生成拆分为粗、细频段，高频段先保持纯噪声，待粗结构成形后再加入流匹配联合细化。在 ImageNet 512x512 上，WaiT 取得像素空间 FID 1.43，采样计算最多减少 50%；其最大 2B 模型创下像素空间模型 FID 1.3 的新 SOTA。

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