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ADT: Adjusting Diffusion Models with Adversarial Supervision
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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
本研究提出了一种新的微调框架——对抗扩散调整（ADT），旨在解决扩散模型训练与推理之间的不一致性，显著提升模型分布对齐和图像质量。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的微调框架——对抗扩散调整（ADT）。
- ADT旨在解决扩散模型训练与推理之间的不一致性问题。
- 通过刺激推理过程并利用对抗监督，ADT显著改善了模型的分布对齐和图像质量。
- ADT有潜力推动图像生成技术的发展。
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