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Denoising Score Distillation: From Noisy Diffusion Pretraining to One-Step High-Quality Generation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种去噪分数蒸馏（DSD）方法，旨在提升扩散模型在低质量数据下的生成性能。通过在噪声样本上预训练并蒸馏为一步生成器，DSD显著改善了生成样本的质量。
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关键要点
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去噪分数蒸馏（DSD）方法旨在提升扩散模型在低质量数据下的生成性能。
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DSD通过在噪声样本上预训练扩散模型，显著改善生成样本的质量。
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该方法将预训练的模型蒸馏为一步生成器，特别适用于低质量数据环境。
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研究表明，DSD在生成性能上有显著改善，并提供了理论支持。
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