高斯

ICLR 2024 Spotlight | NoiseDiffusion: 矫正扩散模型噪声，提高插值图片质量

作者 | Pengfei Zheng单位 | USTC, HKBU TMLR Group最近生成式AI的迅猛发展为文本到图像生成、视频生成等令人瞩目的领域注入了强大的动力，这些技术的核心在于扩散模型的应用。扩散模型首先通过定义一个不断加噪声的前向过程来将图片逐步变为高斯噪声，再通过逆向过程将高斯噪声逐步去噪变为清晰图片以得到采样。其中扩散常微分模型可以被用于生成的图片的插值，这在生成视频以及一些广告创意上有着极大的应用潜力。然而，我们注意到，当这种方法应用于自然图片时，插值出的图片效果往往不尽如人意。通常情况下，扩

5/6/2024 11:59:00 AM

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