NeurIPS 2024|浙大 & 微信 & 清华:彻底解决扩散模型反演问题
NeurIPS 2024|浙大 & 微信 & 清华:彻底解决扩散模型反演问题随着扩散生成模型的发展,人工智能步入了属于 AIGC 的新纪元。扩散生成模型可以对初始高斯噪声进行逐步去噪而得到高质量的采样。当前,许多应用都涉及扩散模型的反演,即找到一个生成样本对应的初始噪声。当前的采样器不能兼顾反演的准确性和采样的质量。
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随着扩散生成模型的发展,人工智能步入了属于 AIGC 的新纪元。扩散生成模型可以对初始高斯噪声进行逐步去噪而得到高质量的采样。当前,许多应用都涉及扩散模型的反演,即找到一个生成样本对应的初始噪声。当前的采样器不能兼顾反演的准确性和采样的质量。
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