TARFlow kombiniert Transformer-Autoregression mit Masked Autoregressive Flows auf Bild-Patches.
Drei Techniken – gaußsche Rauschaugmentation, Post-Training-Denoising und effektive Guidance – verbessern die Stichprobenqualität.
TarFlow setzt neue Bestwerte bei der Likelihood-Schätzung für Bilder.
Zum ersten Mal erreicht ein eigenständiges NF-Modell Bildqualität und Vielfalt auf Niveau von Diffusionsmodellen.
STARFlow, basierend auf TARFlow, skaliert zu hochauflösender Bildsynthese und ist theoretisch universell für kontinuierliche Verteilungen.
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