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REG：条件扩散模型的校正梯度引导
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内容提要
本研究解决了条件生成中引导技术的理论与实践之间的差距，为此我们提出了一种校正梯度引导（REG）方法，以替代理论上无效的目标分布，并提供了一种更有效的优化解方案。实验表明，REG在类条件ImageNet和文本到图像生成任务中相较于传统方法显著提升了生成质量。
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