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2024年10月4日
深入理解扩散模型的去噪过程与反向转移核
摘要: 在现代生成模型中,扩散模型(Diffusion Models, DM) 已经成为一种非常强大的方法。它的基本思路是通过逐步向数据中注入噪声,使得数据逐渐变为高斯噪声分布。而在生成任务中,扩散模型通过反向扩散过程,从高斯噪声中逐步去除噪声,恢复原始数据。本文将详细介绍扩散模型的去噪过程、反向转移核的定
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posted @ 2024-10-04 10:45 不像话
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