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扩散模型的训练和采样已在先前的艺术中详尽阐明（Karras等，2022; 2024b）。取而代之的是，底层网络架构设计保持在摇摇欲坠的经验基础上。此外，根据最新规模定律的趋势，大规模模型涉足生成视觉任务。但是，运行如此大的扩散模型会造成巨大的综合负担，从而使其具有优化的计算并有效分配资源。为了弥合这些空白，我们浏览了基于u-NET的效率扩散模型的设计景观，这是由声望的EDM2引起的。我们的勘探路线沿两个关键轴组织，层放置和模块插入。我们系统地研究基本设计选择，并发现了一些有趣的见解，以提高功效和效率。这些发现在我们的重新设计的架构EDM2+中，这些发现将基线EDM2的计算复杂性降低了2倍，而不会损害生成质量。广泛的实验和比较分析突出了我们提出的网络体系结构的有效性，该结构在Hallmark Imagenet基准上实现了最先进的FID。代码将在接受后发布。
EDM2+：探索有效的扩散模型...
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