苹果采用了一种不同的方法：使用“标准化流”

Home在6月24日报道说，该行业通常将使用扩散模型或自称模型开发AI传记模型。最近的Apple文章显示，该公司选择了一种“遗忘”流技术来开发相应的模型。如报道，这种“标准化传输”技术是一种生成模型，在学习数学转换并将噪声恢复为图像样本时，将真实数据（例如图像）转换为结构化噪声。它最大的优势是它可以准确计算产生图像的概率的能力。这是通过扩散模型无法完成的事情。此功能使标准化流动对需要高概率的任务具有独特的吸引力。但是，这种模型并不常见，因为使用相应的技术相对模糊且缺乏细节，因此使用相应的技术产生了早期阶段。它指的是Apple文档：“标准化流量是C功能强大的生成模型”并启动了一种新的标准化流动技术模型，称为TARFLOW（变压器自长度流）。该模型的核心思想是划分“小块”中产生的大图像，并在相应的块中生成一系列像素。每个图像的产生的图像的生成均取决于以前生成的图像，因此在固定的质量上均具有质量和较强的质量性能。词汇当然。像素级别首先生成图像的压缩表示形式，然后通过解码器扩增和恢复。因此，该模型无法预测数百万像素，但是失去了首先处理图像的一般结构的质量，并填充解码器的详细信息。提高生产效率而没有任何问题。此外，Starflow还改善了如何处理文本指示。它没有忠实的文本编码器，但承认可以在理论上直接在设备上执行以处理用户语言指令，从而致电（作为小型Google Gemma语言模型）。这样，模式图像生成部分可以专注于生成和优化图像的详细信息。