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arXiv · AI· Krunoslav Lehman Pavasovic, Th\'eophane Vallaeys, St\'ephane Mallat, Giulio Biroli, Luke Zettlemoyer, Brian Karrer, Jakob Verbeek·· 7 小时前AI 评分29

WaiT 频域感知 Flow-Matching 模型:WaiT for the Signal

WaiT for the Signal: Simple Frequency-Aware Flow-Matching

AI 导读

WaiT 通过小波分解将生成过程分为粗细频段,让高频带等待粗结构出现后再参与精修。 模型在 ImageNet 512x512 上像素空间 FID 达 1.43,最大 2B 模型以 FID 1.3 创下像素空间模型 SOTA,且采样算力降低 50%。 该方法在纹理保真度上超越最强的潜在空间模型,并在 Kinetics-600 上以 FVD 0.84 实现视频生成 SOTA。

来源:arXiv · AI · arxiv.org