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DiffusionEdge: 弥散概率模型用于清晰边缘检测
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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
本文提出了一种使用扩散概率模型的图像合成方法，通过训练加权变分界限和渐进式有损解压缩方案，获得高质量的合成结果。在实验中，该方法在CIFAR10数据集和256x256 LSUN上表现出色。
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关键要点
- 本文提出了一种使用扩散概率模型的图像合成方法。
- 通过训练加权变分界限和渐进式有损解压缩方案，获得高质量的合成结果。
- 该方法在无条件的CIFAR10数据集上获得了9.46的Inception得分和3.17的最先进的FID得分。
- 在256x256 LSUN上，该方法的样本质量与ProgressiveGAN相似。
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