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快速图像合成的改进分布匹配蒸馏
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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
本文介绍了直接去噪扩散模型（DDDM），一种生成逼真图像的简单且通用方法。DDDM不需要精心设计的采样器或预训练的蒸馏模型，通过考虑前一时间步生成的样本来引导迭代生成过程。该方法在基准数据集上表现出强大的性能，超越了GAN和蒸馏基模型。在ImageNet 64x64上，与主要模型相当。
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关键要点
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直接去噪扩散模型（DDDM）是一种生成逼真图像的简单且通用方法。
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DDDM 具有少步采样的特点，同时保留了多步采样以获得更好的性能。
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该模型不需要精心设计的采样器或预训练的蒸馏模型。
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DDDM 通过考虑前一时间步生成的样本来引导迭代生成过程。
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提出了 Pseudo-LPIPS，一种对各种超参数值更鲁棒的新型度量损失。
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在基准数据集上，DDDM 表现出强大的性能，超越了 GAN 和蒸馏基模型。
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在 CIFAR-10 上，一步采样和两步采样的 FID 分数分别为 2.57 和 2.33。
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通过将采样扩展到 1000 步，FID 分数进一步降低到 1.79。
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在 ImageNet 64x64 上，DDDM 的表现与主要模型相当。
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