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软混合去噪：超越扩散模型的表达瓶颈
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内容提要
该文介绍了一种新的反向去噪模型——软混合去噪（SMD），它能够逼近高斯混合分布，具有简单高效的特点。SMD 在局部去噪和全局逼近方面表现更好，特别是在少量反向迭代的情况下。该模型在多个图像数据集上进行了实验证明。
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关键要点
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该文介绍了一种新的反向去噪模型——软混合去噪（SMD）。
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SMD 能够逼近高斯混合分布，具有简单高效的特点。
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SMD 在局部去噪和全局逼近方面表现更好，尤其是在少量反向迭代的情况下。
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该模型在多个图像数据集上进行了实验证明，显著改进了各种类型的扩散模型（例如 DDPM）。
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