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使用扩散模型进行未见图像合成
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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
该文介绍了一种新颖的图像分类方法，使用基于去噪扩散概率模型的单张图像转换方法，无需对抗训练。通过最小化以另一个域为条件的去噪得分匹配目标来训练生成模型以推断图像的联合分布。该方法在几个公共数据集上实现了最先进的 Frechet Inception Distance（FID）性能，包括彩色和多光谱影像，并明显优于当前的对抗图像转换方法。
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关键要点
- 提出一种新颖的图像分类方法，无需对抗训练。
- 该方法使用基于去噪扩散概率模型的单张图像转换。
- 通过最小化以另一个域为条件的去噪得分匹配目标来训练生成模型。
- 更新域翻译模型，并使用去噪马尔科夫链蒙特卡罗方法生成目标域图像。
- 该方法在多个公共数据集上实现了最先进的Frechet Inception Distance（FID）性能。
- 在彩色和多光谱影像上表现优于当前的对抗图像转换方法。
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