该论文提出了一个新的基于扩散模型的分类导向框架DreamDA，通过扰动反扩散过程生成多样样本，使用自训练范式生成伪标签和合成数据训练分类器，实验证明了DreamDA在生成高质量多样图像和准确标签方面的有效性。
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