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GradCheck: 分析分类器引导梯度对条件扩散采样的影响
该研究通过梯度分析比较了鲁棒和非鲁棒分类器，并使用多种梯度稳定技术来提高无条件训练的 Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM）的采样质量。实验结果表明，这些技术通过提供更稳定和信息丰富的分类
PDF11 days ago
个性化矫正流：锚定分类器指导
利用分类器指导，我们研究了个性化图像生成的问题，并通过基于修正流框架的解决方法，实现了灵活个性化生成结果。
PDFa month ago
只保留模型的手术概念擦除在文本到图像扩散模型中
通过手术更新分类器导向项、限制无条件得分项的变化，以及赋予用户选择擦除概念的替代方案的能力，我们提出了一种能够有效擦除目标概念并保留生成能力的新方法。
PDF7 months ago
分类器引导扩散生成的设计空间阐明
通过使用现成的预训练分类器在无需额外计算成本的情况下，提出了预处理技术来引导扩散生成，旨在实现比现有方案更显著的性能改进，尤其是在图像生成任务中。
PDF9 months ago
端到端扩散潜在优化改善分类器引导
本文介绍了一种新型的导向方法：基于扩散梯度的直接扰动优化法 (DOODL)，通过优化扩散潜变量来实现导向，结果显示，相较于一步分类器导向，DOODL 在多种形式的导向中都具有更高的性能和效果。
PDFa year ago
非分类器扩散引导
本研究提出了一种不需要分类器的纯生成模型的分类器自由引导方法，该方法可以在条件扩散模型的训练过程中平衡模式覆盖率和样本保真度。
PDF2 years ago
医学异常检测的扩散模型
我们提出了一种基于去噪扩散内隐模型的弱监督异常检测方法，结合分类器指导进行病态和健康主体之间的图像翻译，生成非常详细的异常地图，无需复杂的训练过程。
PDF2 years ago
扩散模型对抗生成网络 (GANs) 在图像合成方面占优
通过扩散模型和分类器引导，我们的图像合成方法在 FID 指标以及覆盖分布方面优于现有的生成模型，我们的代码开源。
PDF3 years ago