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PAI-Diffusion：基于云计算构建和提供一系列开放的中文扩散模型用于文本到图像合成
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于条件扩散模型的图像到图像转换框架，并在四个具有挑战性的任务中测试。作者提倡一个基于ImageNet的统一评估协议，期望在推进图像翻译研究方面起到作用。最后，作者展示了通用的多任务扩散模型的执行效果与任务特定的专家模型相当或更好。
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关键要点
- 提出了一种基于条件扩散模型的统一框架，用于图像到图像的转换。
- 在上色、修复、裁剪和JPEG恢复四个具有挑战性的任务中测试该框架。
- 该实现超越了所有任务上的强GAN和回归基线，无需任务特定的超参数调整。
- 揭示了扩散目标中L2与L1损失的影响，自我关注在神经结构中的重要性。
- 提倡一个基于ImageNet的统一评估协议，包括人工评估和样本质量得分。
- 期望标准化的评估协议能推进图像到图像翻译研究。
- 展示了通用的多任务扩散模型的执行效果与任务特定的专家模型相当或更好。
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