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ResEnsemble-DDPM：残差去噪扩散概率模型的集成学习
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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
研究人员提出了一种新的去噪扩散过程Resfusion，可以整合现有的端到端模型和去噪扩散模型，提高图像分割性能。实验结果显示Resfusion在分割任务中表现出色，具有竞争力。
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关键要点
- 研究人员提出了一种新的去噪扩散过程Resfusion。
- Resfusion可以整合现有的端到端模型和去噪扩散模型。
- 该方法通过马尔可夫过程生成分割掩模或目标图像。
- 实验结果显示Resfusion在分割任务中表现出色。
- Resfusion不仅限于分割任务，还可推广到图像生成的其他任务。
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