通过像素级梯度剪裁提升高分辨率三维生成

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过像素级梯度剪裁（PGC）方法，提高现有高分辨率三维生成模型的性能，以改进高分辨率三维物体渲染的综合质量。

本文介绍了一种新的生成模型，利用评分匹配来估计数据分布的梯度，通过 Langevin 动力学生成样本。在 MNIST、CelebA 和 CIFAR-10 数据集上，我们的模型产生的样本与 GAN 相当，实现了 CIFAR-10 inception 得分的新的最先进水平为 8.87。

CIFAR-10 Langevin 动力学 数据分布 生成模型 评分匹配
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