作者您好！直接用中文提问了哈～
Q0.想问下stage2是直接从头训练，没有load任何初始化参数吗？
Q1. 想问下关于这里提到的step，例如600，是对应到\sqrt(1 - 0.6**2) * Z + 0.6 * N(0,I)吗？ 也就是线性的映射吗？如果不是，可以指教下具体的scheduler是怎样的吗？
Q2. 会将step送入网络并加到timestep的embedding上,原文如下：
“To ensure the model can perceive the noise strength in the latent space, we introduce a noise strength embedding, which is added to
the time embedding”
这个embedding对结果影响大吗（例如对比完全不用）？直观感觉加法加到time embedding上可能信息会混淆
Q3. 有试过stage2使用lora训练吗？例如假设DEG(latent)对应 pretrain的T2V的模型的某个时间步，然后只sample 0～该时间步做微调？
作者您好！直接用中文提问了哈～
Q0.想问下stage2是直接从头训练，没有load任何初始化参数吗？
Q1. 想问下关于这里提到的step，例如600，是对应到\sqrt(1 - 0.6**2) * Z + 0.6 * N(0,I)吗？ 也就是线性的映射吗？如果不是，可以指教下具体的scheduler是怎样的吗？
Q2. 会将step送入网络并加到timestep的embedding上,原文如下：
“To ensure the model can perceive the noise strength in the latent space, we introduce a noise strength embedding, which is added to
the time embedding”
这个embedding对结果影响大吗（例如对比完全不用）？直观感觉加法加到time embedding上可能信息会混淆
Q3. 有试过stage2使用lora训练吗？例如假设DEG(latent)对应 pretrain的T2V的模型的某个时间步，然后只sample 0～该时间步做微调？