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流形保持引导扩散
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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
利用Steered Diffusion框架实现逼真零样本条件图像生成，改进了修补、着色、语义编辑和图像超分辨率，计算成本低。
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关键要点
- 引入了Steered Diffusion框架，实现基于扩散模型的逼真零样本条件图像生成。
- 该框架利用预先训练的逆模型设计的损失，增强了生成控制能力。
- 在修补、着色、语义编辑和图像超分辨率等任务上表现出明显的改进。
- 与最先进的基于扩散的即插即用模型相比，具有更好的定性和定量效果。
- 增加的计算成本可以忽略不计。
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