扩散模型分离潜变空间的等距表示学习
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。使用等距扩散进行几何规则化，使扩散模型学习到一个几何上完整的训练数据流形的潜空间，实现了更加解耦的潜空间、更平滑的插值、更准确的反演以及对潜空间中属性的更精确控制。
研究人员提出了一种新的扩散模型Smooth Diffusion，用于文本到图像生成。该模型通过逐步变化规范化解决潜在空间平滑性问题，并设计了插值标准差度量评估模型性能。实验证明，Smooth Diffusion在生成图像和其他任务中表现更好。
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