本文介绍了一种名为ConDiSim的条件扩散模型，旨在解决复杂系统的基于仿真的推断问题，尤其是处理不可处理似然性的情况。该模型通过学习去噪过程，有效捕捉后验分布中的复杂依赖关系和多模态性。研究表明，ConDiSim在多个基准问题和真实世界测试中表现优异，适用于快速推断的参数推断工作流。

本研究提出了一种DenseFormer方法，通过条件扩散模型从稀疏深度图和RGB图像生成密集深度图，显著提高了深度图预测的精度，超越了传统的深度补全方法。

本研究提出了一种高效的快速适应方法，解决自动化决策系统中的轨迹个性化问题。通过利用预训练的条件扩散模型和偏好潜在嵌入，显著优于现有技术，提供了更具代表性的基准实验。

本研究提出了一种从文本生成楼层平面图的方法，采用链式思维引导大型语言模型生成初步布局，并利用条件扩散模型进行细化。实验结果表明，该方法在各项指标上表现优异，具有重要的实际应用潜力。

研究者提出了LaSe-E2V框架，通过语言导向的途径和条件扩散模型实现高质量事件到视频重构。实验结果显示该方法在三个数据集上表现优越。

本文提出了独立条件引导（ICG）和时间步引导（TSG）这两种新的引导方法，用于简化条件扩散模型的训练过程，并提供与标准分类器无关的指导方法。实验证明，ICG与标准分类器在不同条件扩散模型上的性能相匹配，而TSG可以改善生成的质量。

本文提出了一种基于条件扩散模型的图像到图像转换框架，通过四个挑战性任务的测试证明了其在上色、修复、裁剪和JPEG恢复方面的优越性。研究还揭示了L2和L1损失对扩散目标的影响，以及自我关注在神经结构中的重要性。提出了基于ImageNet的统一评估协议，用于推进图像翻译研究。最后，展示了通用的多任务扩散模型的执行效果。

本文提出了一种基于条件扩散模型的去水印攻击方法DiffWA，通过训练图像到图像的条件扩散模型，使用距离引导指导模型生成未带水印的图像，有效去除水印并提高水印提取的误比特率，同时保留较好的视觉效果。

本文提出了一种基于条件扩散模型的统一框架，用于图像到图像的转换，并通过四个具有挑战性的任务的测试证明了其优越性。研究还揭示了L2和L1损失对扩散目标的影响，以及自我关注在神经结构中的重要性。提出了一个基于ImageNet的统一评估协议，用于推进图像到图像翻译研究。展示了通用的多任务扩散模型在执行效果上与任务特定的专家模型相当或更好。

使用Transition-aware weighted Denoising Score Matching（TDSM）训练带噪声标签的条件扩散模型，TDSM目标函数整合了得分网络的加权和，实验证明TDSM可以提高生成样本质量，改进生成性能。

本文提出了一种基于条件扩散模型的图像到图像转换框架，通过测试四个任务发现其表现出色。研究揭示了损失对扩散目标的影响和自我关注的重要性。作者提倡使用基于ImageNet的统一评估协议推进研究。展示了通用的多任务扩散模型与任务特定的专家模型相当或更好的执行效果。

通过引入扩散模型于降水预测任务，提出了一种基于历史观测数据的短时降水预报条件扩散模型（SRNDiff）。该模型通过加入条件解码器模块实现了端到端的降水预测，超越了 GANs 在条件生成方面的性能。扩散模型在降水预测中具有优势和潜力，并提供了新的见解。

本文提出了一种基于条件扩散模型的统一框架，用于图像到图像的转换。通过测试上色、修复、裁剪和JPEG恢复等四个任务，发现该框架在强GAN和回归基线上表现优异，无需超参数调整、架构定制或辅助丢失。研究还揭示了L2和L1损失对扩散目标的影响，以及自我关注在神经结构中的重要性。提倡基于ImageNet的统一评估协议，包括人工评估和样本质量得分，以推进图像到图像翻译研究。展示了通用的多任务扩散模型与任务特定的专家模型相当或更好的执行效果。

本文介绍了一种基于条件扩散模型的图像到图像转换框架，并在四个具有挑战性的任务中进行了测试。实验结果表明，该框架在各项任务上表现优于强 GAN 和回归基线，无需特定超参数调整或辅助技术。研究还揭示了L2和L1损失对扩散目标的影响，以及自我关注在神经结构中的重要性。作者提倡使用基于ImageNet的统一评估协议，以推进图像到图像翻译研究。最后，作者展示了通用多任务扩散模型的执行效果与任务特定的专家模型相当或更好。

DiffPortrait3D是一种条件扩散模型，用于合成一致的3D真实场景。通过2D扩散模型去噪，引入跨视角注意力模块增强视角一致性，并实施新颖的3D感知噪声生成过程。在野外和多视角基准测试中，结果优于现有方法。

本文提出了一种基于条件扩散模型的图像到图像转换框架，并在四个具有挑战性的任务中测试了该框架的性能。作者还提倡了一个基于ImageNet的统一评估协议，以推进图像到图像翻译研究。最后，作者展示了通用的多任务扩散模型的执行效果与任务特定的专家模型相当或更好。

本文提出了一种基于条件扩散模型的图像到图像转换框架，超越了所有任务上的强基线，无需任务特定的超参数调整、架构定制或辅助丢失或新技术。作者还提倡了一个基于ImageNet的统一评估协议，以推进图像到图像翻译研究。最后，作者展示了一个通用的，多任务扩散模型的执行效果与任务特定的专家模型相当或更好。