谢赛宁新作爆火，扩散模型新赛道诞生！测试时计算带飞，性能飙到天花板

来自NYU、MIT和谷歌的研究团队提出了一种新的扩散模型测试时计算Scaling Law框架。该框架通过设计通用搜索框架，在验证器反馈和搜索算法两个维度提升模型性能。研究表明，增加搜索计算能有效提升生成质量，突破传统去噪步骤瓶颈。实验显示，不同任务需特定配置才能达到最佳效果。此外，较小模型通过适度推理计算即可获得高质量样本，且搜索方法适用于多种模型并能提升性能。这一成果有望推动扩散模型的发展。
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