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scDiffusion: 使用扩散模型进行高质量单细胞数据的条件生成
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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
通过Steered Diffusion框架实现基于扩散模型的逼真零样本条件图像生成，具有明显的改进和可忽略的额外计算成本。
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关键要点
- 引入了Steered Diffusion框架，用于基于扩散模型的零样本条件图像生成。
- 该框架利用预先训练的逆模型设计的损失，增强了生成控制能力。
- 实验表明，与最先进的即插即用模型相比，Steered Diffusion在多种任务上有明显改进。
- 改进的任务包括修补、着色、文本引导的语义编辑和图像超分辨率。
- 该框架增加的计算成本可忽略不计。
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