预测生成式扩散模型所生成图像的文本提示，采用联合回归和多标签词汇分类目标的新型学习框架，结合白盒和黑盒模型解决生成文本提示的问题，并通过课程学习和领域自适应核学习方法进一步改进。实验结果表明，该学习框架在预测文本提示任务上取得了出色的结果，尤其在白盒模型上应用时效果最好，并发现在生成文本到图像时将该模型用于回收训练能够使生成的图像与输入提示更好地对齐。

Aug, 2023

通过研究强潜在扩散概率模型在 T2I 生成过程中的中间状态，发现图像在早期生成阶段主要由文本引导完成，之后概率模型通过自身信息来完善生成图像的细节，并进一步提出了去除文本引导以加速 T2I 生成过程的方法，加速效果达到 25%+

May, 2024

本文提出了一种 ReDiffuser 图片修复模型，该模型使用自动生成的描述来完成图片编辑，利用再生学习和交叉注意力向导实现图片对形状的一致性保留，并引入一种协作更新策略，提高图片修复的质量和一致性。实验结果表明，该方法在真实和合成图片编辑方面优于现有方法。

May, 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

零样本反演过程 (ZIP) 是一个框架，将生成的视觉参考和文本引导注入预训练的去噪扩散模型的语义潜空间中，仅使用一个小型神经网络，ZIP 在文本提示的直观控制下产生多样的内容和属性，并对真实图像上的域内和域外属性操作展现了显著的鲁棒性。与最先进的方法相比，ZIP 在提供逼真的编辑效果的同时，生成了同等质量的图像。

Aug, 2023

本文描述了一种更高效的迭代隐式概率模型 —— 去噪扩散隐式模型（DDIMs），通过构建一类非马尔科夫扩散过程来加速采样过程，相对于去噪扩散概率模型（DDPMs）可以使采样速度提升 10 倍至 50 倍。这种模型可以用于图像生成和语义意义化的图像内插。

Oct, 2020

本文提出了一种名为 DDM 的扩散模型，通过将复杂的扩散过程分解为两个相对简单的过程，来提高生成效果和速度，它通过显式转移概率近似图像分布，并通过标准维纳过程控制噪声路径；文章还提出了一个新的 DPM 训练目标，能够分别预测噪声和图像成分，同时，DDM 的逆向去噪公式可以自然地支持少数的生成步骤（不需要基于 ODE 的加速器），实验结果表明，DDM 在更少的函数评估方面优于以前的 DPM。

Jun, 2023

通过 prompt 学习，我们提出了一种学习扩散模型适当文本描述的框架，通过利用预训练扩散模型导出的质量指导和语义指导，我们的方法可以有效地学习提示，从而提高输入文本和生成图像之间的匹配。通过广泛的实验和分析，验证了所提方法的有效性。

Jan, 2024

提出了一种名为 DiffI2I 的简单、高效和强大的 I2I 扩散模型，通过引入紧凑的 I2I 先验提取网络（CPEN），动态 I2I 转换器（DI2Iformer）和去噪网络来解决了传统 DM 在某些 I2I 任务中的效率和生成能力方面的问题。通过在各种 I2I 任务上进行广泛实验证明，DiffI2I 在显著减少计算负担的同时达到了 SOTA 水平。

Aug, 2023

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