Apple publikuje artykuł na NeurIPS o szybkim generowaniu obrazów z zachowaniem dokładnej matematyki prawdopodobieństwa
Naukowcy Apple, wraz ze współpracownikami z University of Pennsylvania i UIUC, przedstawili nową technikę modelowania generatywnego o nazwie Normalizing Trajectory Models (NTM) w artykule przyjętym na konferencję NeurIPS. W przeciwieństwie do typowych modeli dyfuzyjnych, które opierają się na wielu małych krokach odszumiania Gaussa, NTM traktuje każdy krok jako elastyczną, odwracalną transformację zachowującą dokładne obliczenia prawdopodobieństwa — coś, co większość szybkich metod kilkuetapowych traci, polegając na destylacji lub trenowaniu adwersarialnym. Według artykułu, NTM może dorównać lub przewyższyć mocne modele bazowe text-to-image, używając zaledwie czterech kroków próbkowania.