【源头活水】微软亚洲研究院：视觉生成六大技术问题！

VDM++证明了，当不同噪声强度处的损失函数权重满足单调关系时，扩散模型是最大似然模型。然而，实际训练中，往往并不采用这样的损失函数权重。 VDM++的研究表明，使用单调损失权重ω(t)实际上等同于为所有中间状态最大化ELBO。然而，单调权重并不能表征不同噪声强度任务的训练难度差异。 如前所述，图像数据通常不具备这种等变性。 从VDM++的训练损失出发： 要调节训练过程中不同噪声强度的冲突，要不改变损失函数ω (λ)，要不改变采样频率P(λ)。