JiT-DDT acelera el entrenamiento de modelos de imagen 3,6 veces
Un equipo de investigación ha presentado JiT-DDT, una nueva arquitectura de codificador-decodificador que permite entrenar modelos de texto a imagen con una velocidad 3,6 veces superior a la de los modelos basados en Latent Diffusion Models (LDM). Este avance resuelve el principal cuello de botella
