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

通过研究发现，即使微小的最坏情况扰动由替代模型传递而来，去噪扩散模型仍然能够生成可能误导临床医生的假组织结构，这种扰动的可转移性表明由于磁共振系统的不完善或其他噪声源，图像重构的鲁棒性可能会受到损害。此外，在更大的扰动强度下，扩散模型会产生与监督模型中观察到的不同且更具挑战性的类似高斯噪声的伪影，这强调了当前最先进的基于扩散的重构模型对可能的最坏情况扰动的脆弱性，并强调了在临床环境中改善其鲁棒性和可靠性的进一步研究的必要性。

Jun, 2024

扩散模型在图像生成、解决逆问题和文本到图像合成等各种应用中展示了领先的性能。我们揭示了与大多数其他生成模型截然不同的 “一致模型可重现性” 现象，通过广泛的实验表明，扩散模型在相同初始噪声输入和确定性求解器采样时，倾向于产生几乎相同的输出内容。此模型可重现性在不同的训练环境下均成立，包括记忆化和泛化模式。进一步的分析提供了对 “记忆化模式” 中模型可重现性的理论解释，并揭示此有价值的特性适用于许多扩散模型的变种。更深入理解此现象有可能产生基于扩散模型的更可解释和可控的数据生成过程。

Oct, 2023

本综述为关于应用于计算机视觉的去噪扩散模型文章提供了全面的回顾，包括在领域中的理论和实际贡献，提供了三种通用扩散建模框架，并介绍了扩散模型与其他深度生成模型之间的关系，并引入了在计算机视觉中应用扩散模型的多个视角分类，最后，我们说明了离散模型的当前限制并预见了未来研究的一些有趣方向。

Sep, 2022

提出了一种新颖的基于扩散的图像恢复求解器，通过解耦逆向过程和数据一致性步骤来解决扩散模型中额外梯度步骤引起的计算负担和问题，通过整合一致性模型减少采样步骤的必要性，从而在各种图像恢复任务中展现出高效的问题解决能力。

Mar, 2024

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

扩展前述的隐式条件方法，我们提出了一种新的框架，通过动态步长计算、无噪声缩放输入和潜在空间投影的方式增强了扩散模型的能力，有效地定位异常并在两个著名异常检测数据集上取得了最先进的性能。

Jan, 2024

通过信息传播模型，研究电网中的级联故障；通过将传染概率与信息串联模型相关联，建立了稳健的故障扩散模型，有效地预测级联故障传播，减少大规模级联故障的风险。

Jun, 2024

通过一步生成纯净图像的完全一致性净化方法，以及使用 LPIPS 损失进行一致性微调，我们的一致性净化框架在保证证明型鲁棒性和效率方面实现了最先进的水平。

Jun, 2024

本文提出了一种统计理论，将一致性模型的训练视为分布差异最小化问题，并通过使用 Wasserstein 距离，导出了与传统扩散模型相匹配的一致性模型的统计估计速率，同时揭示了一致性模型通过蒸馏和隔离方法进行训练的优势。

Jun, 2024