样本化无法压缩的内容
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了传统自编码器在生成图像时所面临的模糊重构问题。通过首次将自编码器表示学习与扩散方法结合，我们提出了一种基于扩散的损失函数，显著提高了重构质量，并与GAN自编码器相比，更易于调整超参数。实验结果表明，该方法不仅能生成更清晰的图像，而且在潜在扩散模型的建模上表现更佳。
本研究提出了一种利用扩散模型的图像压缩方法，能够在极低码率下产生逼真且详细的重建结果。该方案只需不到10%的扩散生成过程，无需对扩散模型进行架构更改。经验证明，该方法在定量写实度指标上优于之前的方法，并且重建结果得到了用户认可。即使其他方法使用两倍的比特率，该方案依然具备优势。
