四、扩散模型中的关键技术与改进 在基础扩散模型的框架下,研究者们提出了一些关键技术与改进方法,以提高生成图像的质量、加快生成速度,并增强模型的稳定性和实用性。 4.1 去噪自动编码器(Denoising Autoencoder)与扩散模型的结合 扩散模型的逆向去噪过程本质上可以视为一种去噪自动编码器(Denoising Autoencoder, DAE)。...
四、扩散模型中的关键技术与改进 在基础扩散模型的框架下,研究者们提出了一些关键技术与改进方法,以提高生成图像的质量、加快生成速度,并增强模型的稳定性和实用性。 4.1 去噪自动编码器(Denoising Autoencoder)与扩散模型的结合 扩散模型的逆向去噪过程本质上可以视为一种去噪自动编码器(Denoising Autoencoder, DAE)。...