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如何优化网站代码,观澜做网站,把网站做进微信公众号,网站结构规划4.3. 预训练Z-Image 采用流匹配目标函数 [44, 48] 进行训练#xff1a;首先通过高斯噪声 x 0 ​ 与原始图像 x 1 ​ 的线性插值构造带噪输入#xff0c;即 x t ​ t⋅x 1 ​ (1−t)⋅x 0 ​ #xff1b;随后训练模型预测定义二者间路径的向量场的速度(即 v t ​ x 1 ​ −x …4.3. 预训练Z-Image 采用流匹配目标函数 [44, 48] 进行训练首先通过高斯噪声x0​与原始图像x1​的线性插值构造带噪输入即xt​t⋅x1​(1−t)⋅x0​随后训练模型预测定义二者间路径的向量场的速度(即vt​x1​−x0​)。训练目标可表示为LEt,x0​,x1​,y​[∥u(xt​,y,t;θ)−(x1​−x0​)∥2],(1)其中θ是可学习参数y是条件嵌入。我们参考 SD3 [18]采用 logit - 正态噪声采样器将训练过程集中在中间时间步。此外为应对多分辨率训练设置下信噪比(SNR)的波动我们借鉴 Flux [34] 所使用的动态时间偏移策略确保不同图像分辨率下的噪声水平得到合理缩放从而提升训练效果。Z-Image 的预训练大致分为两个阶段低分辨率预训练和全尺度预训练。