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我们使用扩散概率模型表示高质量的图像合成结果，这是一种受非平衡热力学考虑因素启发的潜在变量模型。我们的最佳结果是通过根据扩散概率模型与Langevin Dynamics匹配的扩散概率模型和降级分数之间的新联系而设计的，我们的模型可以解释为一种渐进的损失减压方案，该方案可以解释为自动性解码的普遍化。在无条件的CIFAR10数据集中，我们获得的成立分数为9.46，最先进的FID得分为3.17。在256x256 LSUN上，我们获得了类似于Progenkivegan的样品质量。我们的提示可在https://github.com/hojonathanho/diffusion上获得。
剥离扩散概率模型
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