В чем преимущества метода DDIM по сравнению с традиционными генеративно-состязательными сетями?

Некоторые преимущества метода DDIM (Denoising Diffusion Implicit Model) по сравнению с традиционными генеративно-состязательными сетями:

• Скорость. github.com learnopencv.com DDIM может генерировать высококачественные изображения за меньшее количество шагов, чем традиционные модели. github.com learnopencv.com Часто для создания изображения требуется от 50 до 100 шагов, в то время как в традиционных моделях обычно нужно сделать около 1000 шагов. learnopencv.com
• Детерминизм. github.com DDIM использует детерминированный процесс выборки, что обеспечивает согласованность в генерации. github.com Это может быть выгодно в определённых приложениях, где желательна предсказуемость. github.com
• Возможность контроля стилистических вариаций. learnopencv.com С помощью DDIM можно систематически контролировать стилистические вариации. learnopencv.com Это полезно, например, для создания последовательных вариаций изображений, кадров анимации и контролируемого творческого исследования. learnopencv.com
• Совместимость с предварительно обученными моделями. learnopencv.com DDIM может работать с существующими моделями диффузии, не требуя их переобучения. learnopencv.com
• Применимость в сценариях, где важна скорость. github.com DDIM полезен в приложениях реального времени, инструментах интерактивного проектирования и сценариях, где ограничены вычислительные ресурсы. github.com