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![arxiv：2401.08740v2 [cs.cv] 23 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\3\33fbb7365131166a8cfcb2174da1735b80de7c91.webp)
arxiv：2401.08740v2 [cs.cv] 23 Sep 2024
摘要。我们提出了可扩展的插值变压器（SIT），这是建立在扩散变压器（DIT）骨架上的生成模型家族。与标准扩散模型更灵活地连接两个分歧的室内框架使得对各种设计选择的模块化进行了模块化研究，从而影响了基于动态传输的生成模型：在离散或连续的时间内学习，目标函数，interpolant，interpolant，interpolant连接分布和确定性或确定性或确定性或结构性的样本。通过使用完全相同的模型结构，参数数量和gflops，仔细地引入上述成分，SIT在条件成像网256×256和512×512基准上均匀地超过DIT。通过调查各种扩散系数，可以与学习分开调整，SIT分别达到50k的得分为2.06和2.62。代码可在此处找到：https：//github.com/willisma/sit
Zigma：DIT风格的曲折Mamba扩散模型
摘要该扩散模型长期以来一直受到可扩展性和二次复杂性问题的困扰，尤其是在基于变压器的结构中。在这项研究中，我们旨在利用称为Mamba的状态空间模型的长序列建模可容纳，以扩展其对视觉数据生成的适用性。首先，我们确定了大多数基于MAMBA的视力方法的关键监督，即缺乏对Mamba扫描方案中空间连续性的考虑。Secondly, build- ing upon this insight, we introduce Zigzag Mamba, a simple, plug-and- play, minimal-parameter burden, DiT style solution, which outperforms Mamba-based baselines and demonstrates improved speed and memory utilization compared to transformer-based baselines, also this heteroge- neous layerwise scan enables zero memory and speed burden when we consider more scan paths.最后，我们将Zigzag Mamba与随机插值框架整合在一起，以研究大分辨率视觉数据集上该模型的可扩展性，例如FaceShQ 1024×1024和UCF101，Multimopal-Celeba-HQ，以及MS Coco 256×256。
![arxiv：2501.15156V1 [CS.LO] 2025年1月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5405ac3926516012a20e4a50d99b699c92bc33ff.webp)
arxiv：2501.15156V1 [CS.LO] 2025年1月25日
摘要。量化器消除（QE）和CRAIG插值（CI）对于用于硬件和软件验证的各种最新自动化方法至关重要。它们植根于布尔设置，并成功地，例如，诸如线性有理算术之类的一阶理论。它们在定量环境中的适用性如何，公式评估数量和定量至高无上的量词是传统布尔量词的天然吊坠？应用程序包括建立程序的定量属性，例如基于概率计划的预期结果的界限，这些计划的预期结果具有无限的非确定性，并通过程序分析信息的流程。在本文中，我们介绍了我们的最佳知识 - 可能是无限的∞-或（ - ∞）值或不连续的分段线性线性数量的第一个QE算法。它们是局限性算术的定量对应物，并且是概率程序验证的流行定量断言语言。我们提供严格的声音证明以及上空复杂性的边界。此外，我们的算法得出定量的CI定理：给定任意分段线性量f，g with f | = g，F和G的最强和最弱的Craig插入剂都是无量化的，有效的。