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通过自动检测不可行计划，改进扩散规划器以实现可靠行为综合
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于Steered Diffusion框架的逼真零样本条件图像生成方法，通过使用预先训练的逆模型设计的损失，利用扩散模型的生成控制能力，在推理时引导扩散模型的图像生成过程。实验表明，该框架在修补、着色、文本引导的语义编辑和图像超分辨率等任务上有明显的定性和定量改进，同时增加了可忽略的额外计算成本。
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关键要点
- 该文介绍了一种基于Steered Diffusion框架的零样本条件图像生成方法。
- 该方法利用预先训练的逆模型设计的损失和扩散模型的生成控制能力。
- Steered Diffusion框架在推理时引导扩散模型的图像生成过程。
- 实验表明，该框架在修补、着色、文本引导的语义编辑和图像超分辨率等任务上有明显改进。
- 与最先进的基于扩散的即插即用模型相比，该框架增加了可忽略的额外计算成本。
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