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平滑扩散：精心创造扩散模型中的平滑潜在空间
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究人员提出了一种名为Smooth Diffusion的新的扩散模型，用于文本到图像生成。该模型通过引入逐步变化规范化来解决扩散模型内潜在空间的非平滑性问题，并设计了插值标准差度量来评估模型的平滑性。实验证明，Smooth Diffusion在图像生成和其他任务中表现出更好的解决方案。
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关键要点
- 研究人员提出了一种名为Smooth Diffusion的新扩散模型，用于文本到图像生成。
- Smooth Diffusion通过引入逐步变化规范化解决扩散模型内潜在空间的非平滑性问题。
- 设计了插值标准差度量来评估模型的平滑性。
- 实验证明，Smooth Diffusion在图像生成和其他任务中表现出更好的解决方案。
- Smooth Diffusion可以作为即插即用的Smooth-LoRA与不同的社区模型配合使用。
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