潜在扩散逆解算的文本正则化

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过将预期解决方案的文本描述在逆采样阶段中进行正则化，我们引入了一种创新的潜变扩散逆求解器（TReg），通过感知偏见解决潜变扩散逆求解器中的歧义，从而成功缓解了这类问题的歧义，提高了效果和准确性。

本文提出了一种使用文本到图像潜在扩散模型的新方法来解决图像逆问题。该方法通过动态优化文本嵌入和投影方法生成更符合扩散先验的图像，在超分辨率、去模糊和修复缺失部分等任务上优于其他求解器。

动态优化 去模糊 图像逆问题 文本到图像潜在扩散模型 超分辨率
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