本研究提出了一种基于扩散模型的动作生成框架 ReMoDiffuse，它集成了一种检索机制以改善去噪过程，提高了文本驱动动作生成的通用性和多样性，并且在更多样化的动作生成方面表现出色，优于现有的最先进方法。

Apr, 2023

本文介绍了一种基于扩散模型的新型通用去噪扩散模型，采用线性插值进行扩散，中间的噪声图像从原始的清晰图像和相应的真实噪声图像进行插值，使得该扩散模型可以处理添加噪声的级别，并且提出了两种采样算法，实验证明该模型在真实去噪基准测试中表现良好。

May, 2023

提出了一种称为重建生成扩散模型 (RnG) 的新方法，该方法利用重建去噪网络恢复绝大部分底层干净信号，并采用扩散算法生成剩余的高频细节，从而提高视觉质量和感知度。通过在合成和真实去噪数据集上进行广泛实验验证了该方法的优越性。

Sep, 2023

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

通过使用导向梯度的扩散模型生成图像，我们提出了一种零样本技术 —— 运动导向，它允许用户指定复杂的运动场并精确编辑图像中对象的布局、位置、姿态和形状。通过同时从扩散模型中采样和引导样本以实现低导向损失，我们可以获得经过运动编辑的高质量图像。

Jan, 2024

本文提出了一种针对数字人运动合成的解决方案，使用 Denoising Diffusion Probabilistic Model 中的扩散模型和多任务架构来表示不同类别的动作内容和不同内部类别行为的样式，并使用对抗性和物理规则来实现全局引导。实验结果表明，该方法能够产生高质量、逼真的人体运动，并有效验证了多任务架构的有效性。

Dec, 2022

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

本文提出了一种自回归、端到端优化的视频扩散模型，受到神经视频压缩技术的启发，可用于生成高质量的视频，并提出了可扩展的连续排名概率得分（CRPS）方法，以评估视频的概率预测能力，该方法在自然和仿真视频的多个数据集上比先前方法的感知质量和概率预测有着显著的提高。

Mar, 2022

介绍一种创新的基于深度学习的方法，使用去噪扩散模型将不同光学传感器的低分辨率图像转换为高分辨率图像，保留内容并避免不需要的伪影，通过大规模多样的 Sentinel-II 和 Planet Dove 图像配对数据集进行训练和测试，解决了在多传感器光学遥感图像的图像到图像转换任务中普遍使用的无分类器引导去噪扩散隐式模型（DDIM）框架所观察到的严重图像生成问题，生成具有高度一致的补丁的大型图像，包括颜色和特征，进一步展示了该方法如何改善贝鲁特，黎巴嫩和美国奥斯汀两个城市地区的异构变化检测结果，我们的贡献包括：i）基于去噪扩散模型的光学图像转换的新的训练和测试算法；ii）全面的图像质量评估和消融研究；iii）与无分类器引导 DDIM 框架的比较；和 iv）对异构数据的变化检测实验。

Apr, 2024

通过使用具有防碰撞功能的扩散核进行训练，我们提出了一种在推理时间仅使用单个视觉输入生成可达目标并规划避开障碍物的运动的方法，该方法有效解决了推理时间障碍物检测和额外设备需求的挑战，在多模态环境中具有鲁棒性，能够导航到目标并避免由障碍物阻挡的不可达目标，同时确保避免碰撞。

Oct, 2023