Kaleido Diffusion: Improving Conditional Diffusion Models with Autoregressive Latent Modeling
扩散模型已成为从文本描述生成高质量图像的强大工具。尽管这些模型取得了成功，但它们在采样图像中通常表现出有限的多样性，尤其是在使用高无分类器指导权重进行采样时。为了解决这个问题，我们提出了 Kaleido，这是一种通过结合自回归潜在先验来增强样本多样性的新方法。Kaleido 集成了一个自回归语言模型，该模型对原始标题进行编码并生成潜在变量，作为抽象和中间表示……
