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。

基于边缘的去噪图像压缩
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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。

TC-PDM：用于红外到可见视频转换的时间一致性补丁扩散模型
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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。

AccDiffusion: 用于高分辨率图像生成的准确方法
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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。

HiDiffusion: 解锁低分辨率训练扩散模型中的高分辨率创造力和效率
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Patch-DM是一种用于生成高分辨率图像的算法，采用特征拼贴策略来避免边界伪影。该算法在自然图像数据集上产生了高质量的图像合成结果，并在所有四个数据集上获得了最先进的FID分数。与经典的扩散模型相比，Patch-DM还减少了内存复杂度。

生成图像检测的本地统计
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