Un grupo de investigadores presentó PEEK, un complemento que no requiere entrenamiento para generadores de imágenes por difusión. En determinados pasos del muestreo, realiza una evaluación adicional del denoiser y utiliza esa predicción anticipada para ajustar el paso siguiente y reducir el sesgo de exposición: la diferencia entre las entradas de entrenamiento y las entradas imperfectas con las que se encuentra el modelo al generar imágenes.
Los autores informan de mejoras frente a modelos de referencia con el mismo número de evaluaciones del denoiser en ocho modelos de espacio de píxeles y espacio latente, incluidos los que se guían por texto. Informan de mejoras de hasta un 49.3% en FID; en sus experimentos, calibrar el complemento para un modelo llevó como máximo 2.2 minutos.
Por qué importa
Para los equipos que investigan generadores de imágenes por difusión, PEEK ofrece un método que actúa en el muestreador y puede probarse sin volver a entrenar el modelo, aunque el artículo no demuestra cómo funciona en productos desplegados.
