Pablo Pernías, Dominic Rampas, Mats L. Richter, Christopher J. Pal
et Marc Aubreville
Communication écrite (2024)
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| Département: | Département de génie informatique et génie logiciel |
|---|---|
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/66830/ |
| Nom de la conférence: | 12th International Conference on Learning Representations (ICLR 2024) |
| Lieu de la conférence: | Vienna, Austria |
| Date(s) de la conférence: | 2024-05-07 |
| URL officielle: | https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2024... |
| Date du dépôt: | 28 juil. 2025 16:24 |
| Dernière modification: | 28 juil. 2025 16:47 |
| Citer en APA 7: | Pernías, P., Rampas, D., Richter, M. L., Pal, C. J., & Aubreville, M. (mai 2024). Würstchen: An Efficient Architecture for Large-Scale Text-to-Image Diffusion Model [Communication écrite]. 12th International Conference on Learning Representations (ICLR 2024), Vienna, Austria. https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2024/file/6c7297baffe5c85ea1d9e1ccb1222ab8-Paper-Conference.pdf |
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