CoVA框架提升扩散模型训练效率
发生了什么
据arXiv论文，CoVA（组合VAE表征）通过在线组合VAE特征为流匹配训练提供分阶段指导。该方法仅增加8.5M辅助参数，在ImageNet 256x256上将SiT-XL/2的FID从17.2降至7.4。结合分类器自由引导，仅需400个epoch即可达到FID 2.03，优于原版1400 epoch的2.06。
- FID降低幅度
- 57%
- 辅助参数量
- 8.5M
报道与来源
1 篇发布方数量不等于独立核验数量。同稿的多个入口保留在对应报道中。
- arXiv cs.CV一手材料
CoVA: Composing VAE Representations for Generative Learning
来源关系与证据边界
按已记录的来源角色展示；连线仅表示原生身份流程确认的同稿入口，不表示独立佐证或跨报道引用。
- 一手材料1 个发布入口