扩散模型是生成高质量图像和视频的实用方法，但由于计算和优化的挑战，学习高维模型依然是一项艰巨的任务。现有方法通常采用在像素空间训练级联模型的方法，或者使用一个单独训练的自编码器的下采样潜在空间。本文提出了Matryoshka扩散模型，这是一个端到端的高分辨率图像和视频的合成框架。扩散过程即在多分辨率联合对输入进行降噪，并使用将小尺度输入的特征和参数嵌入大尺度输入中的NestedUNet架构。此外，