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Compressed Image Generation Using Denoising Diffusion Codebook Models
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内容提要
本研究提出了一种新的图像生成方法——去噪扩散代码本模型（DDCM），旨在缩小图像生成与压缩之间的差距。该方法通过替换扩散过程中的高斯噪声采样，保持样本质量与多样性，实现了先进的感知图像压缩效果，并在条件图像生成任务中展现了广泛的应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种新的图像生成方法，称为去噪扩散代码本模型（DDCM）。
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该方法旨在缩小图像生成与压缩之间的差距。
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通过替换扩散过程中的高斯噪声采样，DDCM保持了样本的质量与多样性。
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该方法实现了先进的感知图像压缩效果。
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去噪扩散代码本模型在条件图像生成任务中展现了广泛的应用潜力。
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