本篇论文提出了一种基于 DDPM 的新型框架，用于语义图像合成，通过条件扩散模型来处理语义布局与噪声图像，而引入分类器自由的引导采样策略来进一步提高了生成质量和语义可解释性。

Jun, 2022

提出了一种基于残差去噪扩散模型（RDDM）的图像生成和恢复方法，该方法通过预测残差来表示从目标域到输入域的扩散方向，并同时估计噪声以考虑扩散过程中的随机扰动，从而实现了图像生成和恢复的统一。

Aug, 2023

在恶劣天气条件下，图像恢复是一项具有挑战性的任务，而盲解析图像分解技术是为了解决这个问题而提出的一种方法，它依赖于每个部分的精确估计。为了解决这些问题，我们利用物理约束来指导整个恢复过程，构建基于大气散射模型的混合退化模型，并将退化图像和退化遮罩合并到我们的联合条件扩散模型中，以提供精确指导。为了实现更好的颜色和细节恢复结果，我们进一步整合了一个细化网络来重建恢复图像，其中采用了不确定性估计块来增强特征。在多种气象和特定天气数据集上进行的大量实验证明了我们方法在竞争方法中的优越性。

Apr, 2024

通过学习逐渐将数据分布扩散为高斯噪声的过程，并以随机噪声进行迭代去噪处理，去噪扩散概率模型（DDPMs）在各种图像生成任务中取得了令人印象深刻的性能。本文提出了部分扩散模型（PartDiff），通过将图像扩散到中间潜在状态而不是纯随机噪声来生成新数据，并采用近似于低分辨率图像扩散的潜在状态来逼近中间潜在状态。实验证明，与纯扩散基础的超分辨率方法相比，部分扩散模型可以显著减少去噪步骤的数量而不损失生成的质量。

Jul, 2023

提出一种新颖的无需对抗训练的图像分类方法，该方法使用基于去噪扩散概率模型的单张图像转换方法。我们的方法是通过最小化以另一个域为条件的去噪得分匹配目标来训练生成模型以推断图像的联合分布。我们同时更新域翻译模型，并通过基于 Langevin 动力学的去噪马尔科夫链蒙特卡罗方法来生成目标域图像。该方法在几个公共数据集上实现了最先进的 Frechet Inception Distance（FID）性能，包括彩色和多光谱影像，并明显优于当前的对抗图像转换方法。

Apr, 2021

本文提出了一种 DomainStudio 方法，用于将在大规模源数据集上预先训练的 DDPMs 调整到目标域，以在目标域中生成高质量且具有多样性的样本，从而实现无条件少样本图像生成。

Jun, 2023

高分辨率图像生成中的噪声扩散概率模型（DDPM）是研究的关键，通过引入扩散状态空间模型（DiffuSSM）架构来处理高分辨率图像的生成和表示，从而显著降低计算复杂度，并展示了与使用注意力模块的扩散模型相媲美甚至优于的生成图像质量和计算效率。

Nov, 2023

本篇文章将去噪扩散模型引入图像融合领域，将融合任务作为图像到图像的转换，设计两种不同的条件注入模块，即风格转换调制和小波调制，注入粗粒度风格信息和细粒度高低频信息来生成融合图像，并讨论去噪扩散模型在图像融合中的残差学习和目标函数选择。基于定量和定性评估的广泛实验结果表明，在图像融合任务中具有最先进的结果和良好的泛化性能，希望本文可以激发其他工作的灵感，并深入了解该领域，以更好地将扩散模型应用于图像融合任务。

Apr, 2023

本文研究了使用扩散模型生成图片以满足多种限制条件的问题。我们提出了一种基于去噪扩散概率模型的解决方案，该方法能够统一多个扩散模型，并引入一种新的可靠性参数，使得可以在采样时仅使用不同数据集上训练的现成模型来指导并满足多种限制条件的任务。该方法在多种标准的多模态任务上表现出了有效性。

Dec, 2022

扩散模型在图像生成和编辑领域取得了显著的成功。我们提出了一种创新的框架，其中包含一个修正模块，用残差特征调节扩散模型权重，以填补编辑过程中准确性的差距。此外，我们引入了一种新的学习范式，旨在在编辑过程中最小化错误传播。通过大量实验证明，我们的提议框架和训练策略在各种去噪步骤下实现了高保真的重建和编辑结果，并在定量指标和质量评估方面表现出色。此外，我们还通过图像到图像的转换和跨领域图像编辑等多个应用探索了模型的泛化能力。

Dec, 2023