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NeurIPS 2024|浙大 & 微信 & 清華:徹底解決擴散模型反演問題

AIGC動態11個月前發布 機器之心
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NeurIPS 2024|浙大 & 微信 & 清華:徹底解決擴散模型反演問題

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原標題:NeurIPS 2024|浙大 & 微信 & 清華:徹底解決擴散模型反演問題
關鍵字:過程,方法,模型,雙向,誤差
文章來源:機器之心
內容字數:0字

內容摘要:


AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本篇論文已經被NeurIPS 2024接收。第一作者王方懿康是微信視覺團隊實習生,同時也是浙江大學一年級碩士研究生。共同一作是微信高級研究員Hubery。通訊作者是浙江大學助理教授張超。其他作者包括來自清華大學的董玥江,來自浙江大學的朱胡旻昊,趙涵斌助理教授和錢徽教授,以及微信基礎視覺和視覺生成技術負責人李琛。
隨著擴散生成模型的發展,人工智能步入了屬于 AIGC 的新紀元。擴散生成模型可以對初始高斯噪聲進行逐步去噪而得到高質量的采樣。當前,許多應用都涉及擴散模型的反演,即找到一個生成樣本對應的初始噪聲。當前的采樣器不能兼顧反演的準確性和采樣的質量。
為徹底解決這一問題,微信視覺團隊與浙江大學和清華大手提出了基于雙向顯式線性多步法的擴散模型精確反演采樣器(


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