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拡散モデル推論スケーリング新パラダイム

拡散モデルにおける推論時のスケーリング効果を検証した研究を紹介します。計算資源を増やすことで生成サンプルの質が向上し、ノイズ探索が重要な要素であることが示されました。また、様々な検証器とアルゴリズムの組み合わせが検討され、テキストから画像生成への応用も検証されています。小規模モデルでも効率的なスケーリングが可能で、学習時の計算コストを推論時に削減できる可能性が示唆されています。