BriefGPT - AI 论文速递
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通过像素级梯度剪裁提升高分辨率三维生成
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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
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。
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关键要点
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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。
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通过 Langevin 动力学生成样本，模型架构更加灵活，无需在训练期间进行抽样或使用对抗性方法。
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提供了可用于基于原则的模型比较的学习目标。
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在 MNIST、CelebA 和 CIFAR-10 数据集上，模型产生的样本与 GAN 相当。
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实现了 CIFAR-10 inception 得分的新的最先进水平为 8.87。
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通过图像修补实验证明了模型学习到了有效的表示。
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