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<p>NYU entwickelt effizientere Diffusionsarchitektur für Bildgenerierung</p> <p>Forscher der New York University haben eine neue Architektur für Diffusionsmodelle entwickelt, die die semantische Darstellung der erzeugten Bilder deutlich verbessert. Das Modell, genannt Diffusion Transformer mit Representation Autoencoders (RAE), bricht mit einigen etablierten Annahmen und nutzt neueste Erkenntnisse aus dem Bereich des Representation Learning.</p> <p>RAE arbeitet effizienter und genauer als herkömmliche Diffu
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