用于分类生成建模的连续增强离散扩散模型

Apple Machine Learning Research ·

标准离散扩散模型将未观察状态映射到吸收标记，导致信息丢失。我们提出了连续增强离散扩散（CADD）框架，通过在连续潜在空间中配对扩散，增强离散状态空间。CADD在每个反向步骤中利用连续潜在向量作为语义提示，提升生成质量，适用于文本生成、图像合成和代码建模。

CADD 图像合成建模扩散模型文本生成生成质量离散扩散

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