В чем заключаются преимущества использования трансформеров для диффузионных моделей?

Некоторые преимущества использования трансформеров для диффузионных моделей:

• Улучшение качества генерируемых изображений. 2 Трансформеры помогают моделям эффективно работать с глобальными зависимостями и контекстом изображения, что важно для генерации сложных и высококачественных данных. 2
• Повышение точности восстановления изображений. 2 Механизм самовнимания в трансформерах позволяет более точно восстанавливать утраченные детали, что особенно важно для задач восстановления изображений, где требуется высокая точность. 2
• Устойчивость к возмущениям и враждебным атакам. 1 Благодаря шумоподавляющей способности трансформеров модели могут генерировать стабильные и непротиворечивые выходные данные даже при наличии шума или враждебных примеров. 1
• Масштабируемость. 1 Трансформерная архитектура позволяет эффективно обучать и делать выводы на огромных наборах данных. 1
• Возможность работы с неполными данными. 3 Трансформерная архитектура показывает свои качества и результативность даже на «неплотных» данных, где часть информации является утерянной. 3