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图像合成
Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis
发表：2020/12/18
生成对抗策略优化扩散模型图像超分辨率图像合成
本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）高效归纳偏置与转换器（Transformer）强大表达能力的方法，以有效合成高分辨率图像。通过先使用CNN学习图像元素的上下文丰富“词汇表”，再利用Transformer建模这些元素的组合，成功实现了百万像素级的语义引导图像合成，并取得了当时在类条件ImageNet任务中的最先进成果。
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Denoising Diffusion Probabilistic Models
发表：2020/6/20
扩散模型图像合成无训练加速方法CIFAR10数据集渐进式有损解压缩
本文提出了一种新型去噪扩散概率模型，灵感来源于非平衡热力学，实现了高质量图像合成。通过在加权变分下界上训练，建立了模型与去噪分数匹配之间的新联系。该模型支持渐进式有损解压缩方案，在CIFAR10数据集上达成9.46的Inception Score和3.17的Fréchet Inception Distance，展示出与当前最佳成果相媲美的样本质量。
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