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CADS: 通过条件退火采样释放扩散模型的多样性
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种名为 CADS 的改进采样策略，通过添加高斯噪声来平衡多样性和条件对齐，增加扩散模型的生成多样性。实验结果表明，CADS 在各种条件生成任务中提高了扩散模型的多样性，并在类条件 ImageNet 生成任务中取得了新的最优 FID 值。
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关键要点
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研究提出了一种名为 CADS 的改进采样策略。
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CADS 通过添加高斯噪声来平衡多样性和条件对齐。
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该方法增加了扩散模型的生成多样性，尤其是在高指导尺度下。
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CADS 可以与任何预训练模型和采样算法一起使用。
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实验结果表明，CADS 在各种条件生成任务中提高了扩散模型的多样性。
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在类条件 ImageNet 生成任务中，CADS 取得了新的最优 FID 值，分别为 1.70 和 2.31。
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