研究人员提出了一种新的自监督表示学习器,称为掩蔽扩散模型(MDM),用于医学和自然图像语义分割任务。MDM通过遮罩机制替换传统扩散中的加性高斯噪声,展示了强大的生成性能,并在少样本场景下超越了先前的基准。
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