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离散去噪扩散方法在整数分解中的应用
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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
本文提出了一种使用扩散概率模型的图像合成方法，通过与Langevin动力学的去噪得分匹配进行训练，获得了高质量的结果。该模型在CIFAR10数据集上获得了9.46的Inception得分和3.17的最先进的FID得分，在256x256 LSUN上获得了与ProgressiveGAN相似的样本质量。
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关键要点
- 提出了一种使用扩散概率模型的图像合成方法。
- 通过与Langevin动力学的去噪得分匹配进行训练，获得高质量结果。
- 在CIFAR10数据集上获得了9.46的Inception得分和3.17的最先进的FID得分。
- 在256x256 LSUN上获得了与ProgressiveGAN相似的样本质量。
- 模型采用渐进式有损解压缩方案，解释为自回归解码的一般化。
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