根据这些视频生成方法的类型,它们可以分为三类:基于Unet的扩散方法、基于Transformer的扩散方法和其他方法。 扩散-Unet。在视频合成领域,Ma等人(2024年);Zhang等人(2024年);Bar-Tal等人(2024年);Wei等人(2023年);Ho等人(2022年);Girdhar等人(2023年);Feng等人(2023年);Xu等人(2023年);Hu等人(2023年);Ni等人(20...
然而这时，自己的工作仍然不及Transformer。并且他表示，当时没有哪个模型能真正与精调后的Transformer相抗衡。然而，惊喜忽然来了！根据Chinchilla缩放定律进行预训练时，Mamba的表现忽然就优于一个非常强大的现代「Transformer++」模型（接近Llama模型）！而在300B token上训练完成后，Mamba的性能，已经大大优于同类的开源...
我在多个医学图像数据集复现了，甚至效果不如UNet。总体来说mamba不适合做backbone，把原来的Trans或CNN块...
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。 - 语言建模 Mamba是首个线性时间序列模型,无...
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。
在自回归语音生成方面,则使用基准语音生成数据集SC09进行评估。它由时长1秒的语音片段组成,采样频率为16000 Hz,包含数字「0」到「9」,特征多变。 表4展示了Mamba-UNet与一系列基准模型的自动评估结果,其中包括WaveNet、SampleRNN、WaveGAN、DiffWave以及SaShiMi。 可以看到,小规模的Mamba模型在性能上就已经超越了那些更...