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EPFL(洛桑联邦理工学院)

2026-06-17 至 2026-06-17 共收录 1
2606.18022 2026-06-17 cs.LG 新提交

Recursive Scaling in Masked Diffusion Models

掩码扩散模型中的递归缩放

Alba Carballo-Castro, Julianna Piskorz, Paulius Rauba, Mihaela van der Schaar, Pascal Frossard

机构 * LTS4, EPFL, Lausanne, Switzerland(瑞士洛桑联邦理工学院LTS4实验室) University of Cambridge, Cambridge, UK(英国剑桥大学)

AI总结 提出递归掩码扩散模型(R-MDMs),通过在每个扩散步骤中重复应用同一去噪变换器增加递归深度,实现参数高效缩放,在数独和倒计时等结构化生成任务中,以更少参数匹配非递归基线性能。

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