他们的灵感来自传统的图像处理中的“盲去噪”（blind denoising）技术。在计算机视觉研究中，科研人员早已发现，即使不知道具体的噪声水平，仅从被污染的图像本身也能较好地完成去噪任务。这促使研究团队思考：这一发现是否也适用于扩散模型？

扩散模型（Diffusion ...

由于噪声 - 无条件模型很少被考虑，专门为这种未充分探索的情况设计模型是有价值的。为此，研究者从 EDM 模型中提出了一个简单的替代方案。在没有噪声条件的情况下，该变体可以实现很强的性能，在 CIFAR10 数据集上的 FID 得分达到 ...

研究者还探索了随机性对模型表现的影响。有意思的是，增加采样过程中的随机性能够显著改善无噪声条件模型的性能。例如，当将 DDIM 的随机性参数 λ 从 0（确定性）调整到 1（完全随机）时，模型的性能逐步提升，最终接近 iDDPM 的水平。

由于噪声 - 无条件模型很少被考虑，专门为这种未充分探索的情况设计模型是有价值的。为此，研究者从 EDM 模型中提出了一个简单的替代方案。在没有噪声条件的情况下，该变体可以实现很强的性能，在 CIFAR10 数据集上的 FID 得分达到 ...

他们的灵感来自传统的图像处理中的“盲去噪”（blind denoising）技术。在计算机视觉研究中，科研人员早已发现，即使不知道具体的噪声水平 ...

为探究冥想对口腔和肠道微生物组的影响，新加坡国立大学的 Sanjay Swarup 等人开展 Arhatic 瑜伽冥想静修研究。结果发现其能改变微生物组，富集有益菌。该研究为健康干预提供新思路，值得科研人员一读。

值得注意的是，弗雷歇初始距离（Fréchet Inception Distance, FID）要求特别高；即使是生成逼真健康图像但缺乏多样性或存在轻微域转移的方法，如随机对抗网络（Randomized Adversarial Network, RA）或去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM）-G，也难以获得 ...

对于外观条件，作者没有像现有工作一样采用一个单独的参考图网络 (Reference Net)，而是直接利用去噪声网络 (Denoising Net) 对输入图像进行特征编码，复用了 backbone 的特征提取方式，参考图特征会和 Noise 特征进行拼接实现条件注入 效果对比 作者给出了和目前行业 ...