无注意力的扩散模型

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高分辨率图像生成中的噪声扩散概率模型（DDPM）是研究的关键，通过引入扩散状态空间模型（DiffuSSM）架构来处理高分辨率图像的生成和表示，从而显著降低计算复杂度，并展示了与使用注意力模块的扩散模型相媲美甚至优于的生成图像质量和计算效率。

本文提出了一种基于扩散模型的统一条件框架，结合了轻量级 UNet 和差异模型来增强图像恢复的物理约束。通过引导和整合辅助条件信息，成功应用于低光量去噪、去模糊和 JPEG 图像恢复任务，取得了质量提升和推广效果。