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HiDiffusion: 解锁低分辨率训练扩散模型中的高分辨率创造力和效率
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了Patch-DM算法用于生成高分辨率图像，通过特征拼贴策略预测移位图像块特征，实现无缝生成，获得高质量的图像合成结果并减少内存复杂度。
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关键要点
- 提出了一种去噪扩散模型，用于生成高分辨率图像。
- 算法名为 Patch-DM，采用新的特征拼贴策略。
- 特征拼贴策略避免了合成大尺寸图像时的边界伪影。
- 通过裁剪并组合相邻图像块的部分特征，实现无缝生成。
- Patch-DM 在新收集的自然图像数据集和标准基准上产生高质量图像合成结果。
- 与以前的基于图像块的生成方法比较，Patch-DM 在所有数据集上获得最先进的 FID 分数。
- Patch-DM 相比经典扩散模型，减少了内存复杂度。
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