Patch-DM是一种用于生成高分辨率图像的算法，通过特征拼贴策略预测移位图像块的特征，实现无缝生成。该算法在多个数据集上获得高质量的图像合成结果，并减少内存复杂度。

本文介绍了Patch-DM算法，用于生成高分辨率图像。该算法通过特征拼贴策略预测移位图像块的特征，实现无缝生成。Patch-DM在多个数据集上获得高质量的图像合成结果，并减少内存复杂度。

本文介绍了Patch-DM算法，用于生成高分辨率图像。该算法通过特征拼贴策略预测移位图像块的特征，实现无缝生成。Patch-DM在多个数据集上获得高质量的图像合成结果，并减少内存复杂度。

我们提出了一种有效的去噪扩散模型，用于生成高分辨率图像。该模型在小尺寸图像块上训练，通过特征拼贴预测移位图像块的特征，实现整个图像的无缝生成。与经典的扩散模型相比，Patch-DM还减少了内存复杂度。

介绍了Patch-DM算法用于生成高分辨率图像，通过特征拼贴策略预测移位图像块特征，实现无缝生成，获得高质量的图像合成结果并减少内存复杂度。