12:12官方账号arXiv cs.LG@Yuchen Jiao, Na Li, Changxiao Cai, Yuxin Chen, Gen Li本文提出PDDIM算法,利用DDIM类采样器求解线性逆问题。该方法对标准DDIM更新进行轻量坐标调整,并显式融入测量模型,根据观测信噪比与扩散信噪比的比较切换更新策略。理论证明PDDIM收敛到观测条件下的贝叶斯后验。在多个图像恢复任务中,PDDIM在大部分评估指标上超过现有扩散后验采样方法。论文PDDIMDDIM扩散模型推荐理由:这论文提出PDDIM算法,用DDIM采样器解线性逆问题,有理论保证,代码改动小,效果还最好。原文稍后读已读值得跟进有用关注 PDDIM
09:50官方账号arXiv cs.LG@Shiheng Zhang无分类器引导(CFG)在大强度下导致扩散采样过饱和。作者通过数值分析指出,DDIM步是未引导终端层的唯一拟合算子,而引导使判别子空间以指数1+w重新变硬。他们提出单系数零额外NFE修复:将CFG的w(r-1)替换为r^(1+w)-r。在CIFAR-10和Stable Diffusion 1.5 DDIM上,该方法以9/9点FID优于CFG,并减少残差放大和饱和,但并非通用质量提升。论文CFGDDIM扩散模型推荐理由:这篇论文找到了CFG在高引导下翻车的数学原因,还给了个零成本修复,CIFAR-10和SD1.5上点FID全胜,做采样的人值得看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 CFG