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DMin：适用于扩散模型的可扩展训练数据影响估计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了DMin框架，解决了扩散模型中影响估计的计算限制。通过梯度压缩和检索技术，DMin显著降低了存储需求，并快速识别影响性训练样本，实验证明其有效性和高效性。
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关键要点
- 本研究提出了DMin框架，解决了扩散模型中影响估计的计算限制。
- DMin框架通过梯度压缩和检索技术显著降低了存储需求。
- DMin能够快速识别影响性训练样本。
- 实验证明DMin在识别影响性训练样本上既有效又高效。
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