利用多级框架和多解码器架构提高扩散模型训练效率 | 密歇根大学安娜堡分校在读博士张挥杰主讲

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原标题：利用多级框架和多解码器架构提高扩散模型训练效率 | 密歇根大学安娜堡分校在读博士张挥杰主讲
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文章来源：算法邦
内容字数：3056字

内容摘要：

「智猩猩AI新青年讲座」由智猩猩出品，致力于邀请青年学者，主讲他们在生成式AI、LLM、AI Agent、CV等人工智能领域的最新重要研究成果。
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「智猩猩AI新青年讲座」现已完结235讲，错过往期讲座直播的朋友，可以点击文章底部 “阅读原文”进行回看！近来，扩散模型已经成为强大的生成建模工具，在图像生成、视频生成等各种应用中都有着出色的表现。然而，尽管扩散模型具备卓越的生成能力，但其训练和采样速度较慢，限制了它们在实时生成任务中的使用。
扩散模型在效率方面主要面临着以下难题：
（1）现有的扩散模型中存在大量参数冗余；
（2）由于不同噪声水平的梯度不同，导致训练效率低下。
为了实现计算资源的高效分配，从而提升扩散模型的训练效率，密歇根大学安娜堡分校在读博士张挥杰提出了一种基于多级框架和多解码器架构的扩散模型。相关论文《Improving

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