Rectified Noise: Neuer Ansatz mit positivem Rausch verbessert generative Modelle

Ein neues Verfahren namens Rectified Noise (ΔRN) nutzt positiv motiviertes Rauschen, um die Leistung von Rectified Flow (RF)-Modellen zu steigern. Durch das Einfügen von π‑Noise in das Geschwindigkeitsfeld vortrainierter RF‑Modelle wird die Qualität der generierten Bilder deutlich erhöht.

Die Autoren zeigen, dass ΔRN die FID‑Metrik auf ImageNet‑1k von 10,16 auf 9,05 senkt – ein signifikanter Fortschritt. Gleichzeitig benötigt das Modell nur 0,39 % zusätzliche Trainingsparameter, was die Effizienz des Ansatzes unterstreicht.

Die Experimente erstrecken sich über verschiedene Architekturen und Datensätze, wodurch die Vielseitigkeit von Rectified Noise als generatives Tool bestätigt wird. Dieser Ansatz eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung leistungsfähiger, ressourcenschonender Bildgenerierungsmodelle.