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噪声图像的价值有多大？环境扩散的数据缩放定律
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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
本文探讨了扩散模型在去噪数据时样本质量下降的原因，并提出了一种新的自监督训练目标，以提升远离训练分布的去噪性能。实验结果表明，该方法有效提高了并行采样器的性能和速度。
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关键要点
- 扩散模型在去噪数据时样本质量下降的原因是去噪器在远离训练分布的区域估计较差。
- 提出了一种新的自监督训练目标，以提高远离训练分布的去噪性能。
- 新方法通过区分样本中添加的噪声水平来解决样本质量下降的问题。
- 实验结果表明，该方法有效提高了顺序和并行设置下的去噪性能。
- 所提出的对比扩散训练方法显著提高了并行采样器的性能和速度。
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