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Talk预告｜JHU博士梅康夫：潜空间扩散模型（LDM）在高效高质量图像生成中的缩放与蒸馏特性

将门创投  · 科技创业  · 1 周前

正文

本期为TechBeat人工智能社区第657期线上Talk。

北京时间1月16日(周四)20:00，约翰霍普金斯大学（JHU）博士梅康夫的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “潜空间扩散模型（LDM）在高效高质量图像生成中的缩放与蒸馏特性”，届时他将介绍团队最近在 Google Research 对于 LDM 的缩放特性(Scaling Laws)的相关研究。

Talk·信息
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主题：潜空间扩散模型（LDM）在高效高质量图像生成中的缩放与蒸馏特性
嘉宾：约翰霍普金斯大学· 博士生 - 梅康夫
时间：北京时间 1月16日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍
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潜空间扩散模型 (LDM) 例如Stable Diffusion在文生图和视频生成领域处于领先地位。本次 Talk 介绍了我们最近在 Google Research 对于 LDM 的缩放特性(Scaling Laws)的相关研究，展示了LDM在从39M到5B参数下缩放(Scaling Up and Down)后的特性，并且提供了一套完善的在不损失模型性能下50x加速模型生成的方案。
Talk大纲
1. 背景 Diffusion Model 与 LDM
2. LDM的缩放特性
3. LDM的条件蒸馏算法


Talk·预习资料

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论文链接：

https://arxiv.org/abs/2404.04367‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2310.01407‍‍‍‍‍‍‍‍‍


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Talk·嘉宾介绍

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梅康夫‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

约翰霍普金斯大学 · 博士‍‍‍
梅康夫是谷歌研究院 (Google Research) 的研究科学家，在约翰霍普金斯大学 (JHU) 电气与计算机工程专业获得博士学位，专注于计算摄影和生成模型的研究。他的研究领域包括扩散模型的缩放与蒸馏、视频与多模态统一生成，以及图像处理与增强。

个人主页: 

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=43480‍‍‍‍



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-The End-


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