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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。
Sample-efficient evidence estimation of score based priors for model selection
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iPoster: Content-Aware Layout Generation for Interactive Poster Design via Graph-Enhanced Diffusion Models
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Sketch2Topo: Using Hand-Drawn Inputs for Diffusion-Based Topology Optimization
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Spectrally-Guided Diffusion Noise Schedules
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Reflected diffusion models adapt to low-dimensional data
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From Synthetic Data to Real Restorations: Diffusion Model for Patient-specific Dental Crown Completion
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Generative AI Meets 6G and Beyond: Diffusion Models for Semantic Communications
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Uni-DAD: Unified Distillation and Adaptation of Diffusion Models for Few-step Few-shot Image Generation
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Generative Modeling of Neurodegenerative Brain Anatomy with 4D Longitudinal Diffusion Model
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DisPatch: Disarming Adversarial Patches in Object Detection with Diffusion Models
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Beyond Single Tokens: Distilling Discrete Diffusion Models via Discrete MMD
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Collective Recourse for Generative Urban Visualizations
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CA-IDD: Cross-Attention Guided Identity-Conditional Diffusion for Identity-Consistent Face Swapping
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Your Pre-trained Diffusion Model Secretly Knows Restoration
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Time-Correlated Video Bridge Matching
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参考链接
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