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SASDIM：一种自适应噪声缩放扩散模型用于空间时间序列填å
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过匹配隐式和显式因素，提出了一种新的解决生成模型中采样难题的方法。该方法利用隐式模型匹配噪声数据的边缘分布和前向扩散的显式条件分布，以有效地匹配联合降噪分布，并获得与扩散模型相当的生成性能和比采样步骤少的模型相比更好的结果。
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关键要点
- 提出了一种新的方法以解决生成模型中的采样难题。
- 该方法通过匹配隐式模型和显式条件分布来实现。
- 利用隐式模型匹配噪声数据的边缘分布。
- 有效地匹配联合降噪分布。
- 获得与扩散模型相当的生成性能。
- 相比于采样步骤少的模型，取得更好的结果。
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