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何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升 扩散模型近年来备受关注,何恺明团队最新研究聚焦于如何将扩散模型与表征学习结合。他们提出了一种名为“Dispersive Loss”的正则化方法,旨在使扩散模型生成更自然真实的图片。 Dispersive Loss是一种即...
AI创想团
06-12 17:40:43
Dispersive Loss
扩散模型
正则化
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