Mobius：重新定义去偏扩散模型的前沿标准

Mobius 是一种扩散模型，推动了领域无关去偏与表征对齐的边界。通过采用一种全新的建构性解构框架，Mobius 在广泛风格与领域中实现了无与伦比的泛化能力，无需从头开始昂贵的预训练。

由 [https://corcel.io/] 制作

领域无关去偏：突破性方法

领域无关去偏是 Corcel 首创的一项创新技术。这一全新方法旨在消除扩散模型中固有的偏见，同时不损害其在多样领域中的泛化能力。传统去偏方法通常聚焦于特定领域或风格，导致模型难以适应新场景或未见过的上下文。相比之下，领域无关去偏确保模型在保持多样性与适应性的同时，始终做到无偏。

领域无关去偏的核心在于建构性解构框架。该框架允许在无需从头预训练的情况下，对偏见与表征进行精细重构。这一突破性方法的技术细节将在即将发布的论文《建构性解构：扩散模型的领域无关去偏》中详述，论文将发布于 Corcel.io 网站及各类科学出版物中。

通过应用领域无关去偏，Mobius 在图像生成中建立了公平性与中立性的新标准，同时保持其对多种风格与领域的卓越适应能力。

超越现有前沿

Mobius 在多个关键领域超越了现有的最先进扩散模型：

• 无偏生成：Mobius 生成的图像几乎完全消除了其他扩散模型中常见的固有偏见，为所有领域确立了公平性与中立性的新基准。
• 卓越泛化：凭借无与伦比的跨广泛风格与领域适应能力，Mobius 始终输出顶级质量结果，突破了以往模型的局限。
• 高效微调：Mobius 基础模型为创建面向特定任务或领域的专用模型提供了更优基础，相比其他最先进模型，所需微调量与计算资源显著减少。

推荐参数

• CFG 值介于 3.5 至 7 之间：

  • 3.5：用于极致写实与皮肤细节
  • 7：用于艺术风格、动漫、超现实主义等

• 需要 CLIP 跳过 -3

• 采样器：DPM++ 3M SDE

• 调度器：Karras

• 步数：50

• 分辨率：1024x1024

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