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通过伪密度控制深度生成模型的保真度和多样性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种新的方法来调整深度生成模型的保真度和多样性，通过使用伪密度指标操纵数据分布。方法提供了三种技术来调整模型特征和生成数据的保真度或多样性，并展示了改进预训练生成模型的能力。
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关键要点
- 文章介绍了一种新方法来调整深度生成模型的保真度和多样性。
- 该方法通过伪密度指标操纵训练和生成数据的分布。
- 提供三种技术来调整模型特征和生成数据的保真度或多样性。
- 第一种技术是逐样本扰动，能够精确调整个别样本的特征。
- 第二种技术是在模型推理过程中进行重要性采样，提高生成数据的保真度或多样性。
- 第三种技术是使用重要性采样进行微调，引导生成模型学习调整后的分布。
- 微调方法展示了以最小迭代次数改进预训练生成模型的Frechet Inception Distance（FID）的能力。
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