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Improved Diffusion-based Generative Model with Enhanced Adversarial Robustness
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了扩散概率模型在生成任务中的分布不匹配问题，并提出通过分布鲁棒优化（DRO）来解决。结果显示，对抗训练（AT）显著提高了模型的鲁棒性和生成性能。
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关键要点
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扩散概率模型在生成任务中存在分布不匹配的问题。
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提出通过分布鲁棒优化（DRO）来解决分布不匹配问题。
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对抗训练（AT）显著提高了模型的鲁棒性。
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实验证明对抗训练在生成性能上具有显著提升。
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