Nov, 2023
利用共享表示优化去噪扩散概率模型
Improving Denoising Diffusion Probabilistic Models via Exploiting Shared Representations
Delaram Pirhayatifard, Mohammad Taha Toghani, Guha Balakrishnan, César A. Uribe
TL;DR本研究提出一种名为 SR-DDPM 的新方法,通过利用少样本表示学习技术,解决面临有限数据的多任务图像生成挑战,以提高图像质量,并在标准图像数据集上对其进行评估,发现其在 FID 和 SSIM 指标上优于无条件和有条件的 DDPM。