Luma AI 发布文生图扩散模型缩放定律研究

Luma AI 发布论文《Abra: Scaling Diffusion Image Training》，对文本生成图像的扩散模型展开系统性缩放定律研究。研究在跨越三个数量级算力（10^19 至 10^22 FLOPs）的条件下训练流匹配 Transformer，发现计算最优的扩散模型训练所需数据量约为语言模型的十倍，且存在与 LLM 不同的最优参数配比。这一结论为文生图模型的高效扩展训练提供了重要参考。

2026-08-19 ~ 2026-08-20 · 3 条相关