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去噪扩散模型中的头部旋转
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种解决生成模型中采样难题的新方法，通过匹配隐式模型和显式条件分布来获得与扩散模型相当的生成性能，且比采样步骤少的模型有更好的结果。
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关键要点
- 提出了一种新的方法以解决生成模型中的采样难题。
- 该方法通过匹配隐式模型和显式条件分布来实现。
- 利用隐式模型匹配噪声数据的边缘分布和前向扩散的显式条件分布。
- 有效匹配联合降噪分布。
- 获得与扩散模型相当的生成性能。
- 相比于采样步骤少的模型，该方法有更好的结果。
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