Diffusion Model with Perceptual Loss
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Diffusion Model With Perceptual Loss
简介 :
该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型,通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成,该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入,因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成,这种方法也能提高样本质量。论文详细介绍了方法的原理和实验结果。
需求人群 :
该扩散模型可用于生成更逼真的样本,适用于无条件生成和有条件生成任务。
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产品特色
直接纳入感知损失进行扩散训练
改善有条件生成的样本质量
提高无条件生成的样本质量
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