В чем заключаются преимущества использования трансформеров для диффузионных моделей?

Некоторые преимущества использования трансформеров для диффузионных моделей:

• Улучшение качества генерируемых изображений. birskin.ru Трансформеры помогают моделям эффективно работать с глобальными зависимостями и контекстом изображения, что важно для генерации сложных и высококачественных данных. birskin.ru
• Повышение точности восстановления изображений. birskin.ru Механизм самовнимания в трансформерах позволяет более точно восстанавливать утраченные детали, что особенно важно для задач восстановления изображений, где требуется высокая точность. birskin.ru
• Устойчивость к возмущениям и враждебным атакам. www.analyticsvidhya.com Благодаря шумоподавляющей способности трансформеров модели могут генерировать стабильные и непротиворечивые выходные данные даже при наличии шума или враждебных примеров. www.analyticsvidhya.com
• Масштабируемость. www.analyticsvidhya.com Трансформерная архитектура позволяет эффективно обучать и делать выводы на огромных наборах данных. www.analyticsvidhya.com
• Возможность работы с неполными данными. blog.deepschool.ru Трансформерная архитектура показывает свои качества и результативность даже на «неплотных» данных, где часть информации является утерянной. blog.deepschool.ru