Diffusion-RWKV
Diffusion-RWKV是一种基于RWKV架构的扩散模型,旨在提高扩散模型的可扩展性。它针对图像生成任务进行了相应的优化和改进,可以生成高质量的图像。该模型支持无条件和类条件训练,具有较好的性能和可扩展性。
需求人群：
“图像生成”
使用场景示例：
在ImageNet数据集上训练DRWKV-H/2模型,生成256×256分辨率的高质量图像
在CelebA数据集上训练DRWKV-B/2模型,生成32×32分辨率的无条件图像
利用DRWKV-H/2模型生成包含特定类别的图像,如动物、车辆等
产品特色：
无条件图像生成
类条件图像生成
可扩展的RWKV架构
高质量图像输出
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