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屏蔽扩散：使用稀疏驱除态生成新颖和多样的图像

2025年7月10日 06:25 33 Comments
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扩散模型正在生成越来越现实的图像。但是，当用相同提示反复反复发电图像时，从业人员通常会获得相同的，极为怀疑的模式的轻微变化。结果，大多数模型无法重新折断数据中固有的多样性，这阻碍了它们与CreativEtasks或为世界模型提供动力的能力。这项工作提出了一种非常有效的和一般的方法，可以将生成的图像从一组参考图像组中驱逐出去。这是通过在散布中引入数据驱动的驱除术语来实现的。

来源:Apple机器学习研究