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细调用于类别层次虚假特征生成的文本到图像扩散模型
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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
本文介绍了基于文本和图像结合模型的生成分类方法，利用扩展图像扩散模型实现了零样本分类，并在多种基准测试上获得强大的结果。扩散方法在多模式关系推理方面具有更强的能力，并且即使在弱增强和没有正则化的情况下，基于图像的扩散模型也能取得与训练于同一数据集的判别分类器相近的性能。
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关键要点
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介绍了基于文本和图像结合模型的生成分类方法。
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利用扩展图像扩散模型实现零样本分类，无需额外训练。
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在多种基准测试中获得强大结果，优于竞争方法。
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扩散方法在多模式关系推理方面具有更强能力。
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即使在弱增强和没有正则化的情况下，基于图像的扩散模型也能取得接近SOTA判别分类器的性能。
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