有条件松弛扩散逆向的少样本图像生成
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在少样本图像生成领域，使用条件放松扩散逆过程（CRDI）的训练自由方法能够通过重构目标图像实例和通过少样本学习扩展多样性来增强合成图像生成中的分布多样性，不依赖于精细调整和重训练，并且能够超越基于生成对抗网络（GAN）的重构技术，并与最新的少样本图像生成方法表现相当，在性能上有效地减轻过拟合和灾难性遗忘等常见问题。
条件分布建模 (CDM) 是一种利用扩散模型进行少样本图像生成的框架，通过对潜空间分布建模，CDM能更好地近似未见类别的分布，消除因样本数目限制而引起的偏见。同时，还设计了一种基于反演的优化策略，改进了未见类别分布，确保生成样本的准确性。实验结果表明CDM在少样本生成中有效。
