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揭示扩散模型中的暴露偏差
原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文研究了扩散模型中的曝光偏差问题，并提出了一种名为Epsilon Scaling的方法来缓解该问题。该方法通过缩小网络输出，使抽样轨迹接近训练阶段学习到的向量场，减轻了训练和抽样之间的输入不匹配。实验证明该方法在各种扩散框架和条件设置下都有效。
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关键要点
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本文研究扩散模型中的曝光偏差问题。
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提出了一种名为Epsilon Scaling的方法来缓解曝光偏差。
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Epsilon Scaling通过缩小网络输出，使抽样轨迹接近训练阶段学习到的向量场。
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该方法减轻了训练和抽样之间的输入不匹配。
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实验证明该方法在各种扩散框架和条件设置下有效。
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