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粒子引导:非独立同分布的扩散模型采样
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本文提出了一种名为粒子引导(particle guidance)的方法,用于提高生成模型的多样性和采样效率。该方法通过扩展基于扩散的生成采样,引入一个联合粒子时间演化势来强制实现多样性。本文从理论上分析了粒子引导生成的联合分布,以及如何学习实现最优多样性的势。同时,还探讨了该方法与其他学科方法的联系。在实验上,作者测试了该框架在条件图像生成和分子构象生成两个任务中的应用效果。结果表明,在条件图像生成中,该方法能够提高多样性而不影响质量;在分子构象生成中,该方法平均将最先进的中位数误差降低了13%。 报告人:Gabriele Corso https://portal.valencelabs.com/member/iq76FPc3iD
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