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潜在一致性模型：用少量推理步骤合成高分辨率图像
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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
- 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，获得高质量结果。
- 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，模型获得了与ProgressiveGAN相似的样本质量。
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