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Diff-FMT：用于荧光分子断层成像的扩散模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
去噪扩散概率模型（DDPMs）通过逐步将数据扩散为高斯噪声并去噪，在图像生成中表现优异。本文介绍了部分扩散模型（PartDiff），通过将图像扩散到中间潜在状态来生成新数据，减少了去噪步骤。实验显示，PartDiff在不降低质量的情况下显著提高了效率。
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关键要点
- 去噪扩散概率模型（DDPMs）通过将数据扩散为高斯噪声并去噪，在图像生成中表现优异。
- 本文提出了部分扩散模型（PartDiff），通过将图像扩散到中间潜在状态生成新数据。
- PartDiff减少了去噪步骤，提高了效率而不降低生成质量。
- 实验表明，部分扩散模型在超分辨率方法中显著减少了去噪步骤的数量。
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