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denoising score matching loss
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去偏扩散模型的训练
通过理论支持,本文提出一种优雅而有效的加权策略,解决了扩散模型中常数加权策略带来的估计偏差问题。并通过实证评估表明,提出的去偏估计方法在样本质量、训练效率和采样效率方面均显著优于基准方法。
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9 months ago
CVPR
感知优先的弥散模型训练
本文研究了扩散模型学习以优化对应丢失函数的加权和(去噪得分匹配损失)来恢复不同噪声水平的嘈杂数据,并提出了恢复受特定噪声水平损坏的数据作为学习丰富视觉概念的适当预先任务的方法,通过重新设计目标函数的加权方案,在训练过程中优先考虑这些噪声水平
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2 years ago
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