GriDiT: 効率的な長尺画像シーケンス生成のための、因数分解されたグリッドベース拡散

この記事は、因数分解されたグリッドベースの拡散モデルを使用して、効率的に長い画像シーケンスを生成する新しいアプローチであるGriDiTを紹介しています。焦点は、画像シーケンス生成の効率性の向上にあり、既存の拡散モデルが長いシーケンスを扱う際の制限に対処している可能性があります。「因数分解されたグリッドベース」の使用は、複雑な生成プロセスを管理可能なコンポーネントに分解する戦略を示唆しており、速度とメモリ使用量の両方を改善する可能性があります。ソースがArXivであることは、これが研究論文であることを示しており、技術的で複雑なアプローチである可能性があります。

• •GriDiTは、長い画像シーケンスを生成するための新しい方法です。
• •因数分解されたグリッドベースの拡散モデルを使用します。
• •目的は、画像シーケンス生成の効率を向上させることです。
• •このアプローチは、長いシーケンスに対する既存の拡散モデルの制限に対処する可能性があります。