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扩散模型是近年来快速发展并得到广泛关注的生成模型。它通过一系列的加噪和去噪过程，在复杂的图像分布和高斯分布之间建立联系，使得模型最终能将随机采样的高斯噪声逐步去噪得到一张图像。
DODO: Discrete OCR Diffusion Models
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Fast and Scalable Analytical Diffusion
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Error Propagation and Model Collapse in Diffusion Models: A Theoretical Study
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Enhanced Diffusion Sampling: Efficient Rare Event Sampling and Free Energy Calculation with Diffusion Models
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GEPC: Group-Equivariant Posterior Consistency for Out-of-Distribution Detection in Diffusion Models
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MRIQT: Physics-Aware Diffusion Model for Image Quality Transfer in Neonatal Ultra-Low-Field MRI
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Localized Control in Diffusion Models via Latent Vector Prediction
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Temporal Concept Dynamics in Diffusion Models via Prompt-Conditioned Interventions
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RFDM: Residual Flow Diffusion Model for Efficient Causal Video Editing
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FCDM: A Physics-Guided Bidirectional Frequency Aware Convolution and Diffusion-Based Model for Sinogram Inpainting
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DuoCast: Duo-Probabilistic Diffusion for Precipitation Nowcasting
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ImageRAGTurbo: Towards One-step Text-to-Image Generation with Retrieval-Augmented Diffusion Models
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Diffusion-based Signal Refiner for Speech Enhancement and Separation
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A-FloPS: Accelerating Diffusion Models via Adaptive Flow Path Sampler
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TADA! Tuning Audio Diffusion Models through Activation Steering
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参考链接
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