Apple paskelbė NeurIPS straipsnį apie greitą vaizdų generavimą, išlaikantį tikslią tikimybių matematiką
Apple tyrėjai kartu su kolegomis iš Pensilvanijos universiteto ir UIUC pristatė naują generatyvinio modeliavimo metodą, vadinamą Normalizing Trajectory Models (NTM), straipsnyje, priimtame NeurIPS konferencijai. Skirtingai nei įprasti difuzijos modeliai, kurie remiasi daugybe mažų Gauso triukšmo šalinimo žingsnių, NTM kiekvieną žingsnį traktuoja kaip lanksčią, apgręžiamą transformaciją, išlaikančią tikslų tikimybių skaičiavimą – tai dažniausiai prarandama greituose keleto žingsnių metoduose, kurie remiasi distiliacija ar priešiškuoju mokymu. Pasak straipsnio, NTM gali pasiekti ar pranokti stiprias teksto-į-vaizdą bazines sistemas naudojant tik keturis atrankos žingsnius.