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利用自适应动量采样器提升扩散模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为DDM的扩散模型，通过简化扩散过程来提高生成效果和速度。它使用显式转移概率近似图像分布，并通过标准维纳过程控制噪声路径。文章还提出了一个新的DPM训练目标，能够预测噪声和图像成分。实验结果表明，DDM在函数评估方面优于以前的DPM。
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关键要点
- 提出了一种名为DDM的扩散模型，旨在提高生成效果和速度。
- DDM通过将复杂的扩散过程分解为两个简单的过程来实现。
- 使用显式转移概率近似图像分布，并通过标准维纳过程控制噪声路径。
- 提出了新的DPM训练目标，能够分别预测噪声和图像成分。
- DDM的逆向去噪公式支持少数生成步骤，无需基于ODE的加速器。
- 实验结果表明，DDM在函数评估方面优于以前的DPM。
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