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DiTARレビュー：音声生成のための拡散トランスフォーマーオートリグレッシブモデリング ~ Seed-TTS
Seed-TTSチームがDiTARで戻ってきました。これは現代の音声生成における最もぎこちないトレードオフの1つへのきれいな答えです：計算
![[Long Review] Cascaded Diffusion Models for High Fidelity Image Generation](/media/video/2022/06/long-review-cascaded-diffusion-models-for-high-fidelity-image-generation/preview.jpg)
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[ロングレビュー] 高忠実度画像生成のためのカスケード型拡散モデル
ImagenとDALL-E 2が拡散を生成画像の標準にする前に、このGoogle Brainの論文は、その後の多くのテキスト・ツー・イメージシステムが静かに借用したカスケード型拡散のレシピを示しました：小さなもので始める
![[Short Review] Cascaded Diffusion Models for High Fidelity Image Generation](/media/video/2022/06/short-review-cascaded-diffusion-models-for-high-fidelity-image-generation/preview.jpg)
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[ショートレビュー] 高忠実度画像生成のためのカスケード型拡散モデル
カスケード型拡散は多くの最新の生成的作業の基礎となる2段階以上のレシピです：1つの拡散モデルで小さな画像を生成し、その後、高周波詳細を追加する超解像拡散モデルに渡します