在图像生成扩散模型中，主要关注的轴心是图像质量、结果的变化量以及结果与给定条件（例如类别标签或文本提示）的对齐程度。流行的无分类器指导方法使用无条件模型来指导条件模型，从而在提高提示对齐和图像质量的同时，减少了变化量。这些效果似乎本质上是纠缠在一起的，因此难以控制。

在配置flownet-pytorch环境的时候需要安装一个包——spatial-correlation-samplerpip install spatial-correlation-sampler会出现报错信息ERROR:Command errored out with exit status 1:…解决方法export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0pip inst

文章目录热方程图像去噪原理以及Matlab代码实现1. 原理，偏微分方程给图像去噪热方程图像去噪原理以及Matlab代码实现初学图像，不足之处请指正本文主要分成两个部分1. 原理，偏微分方程给图像去噪...

在图像生成扩散模型中，主要关注的轴心是图像质量、结果的变化量以及结果与给定条件（例如类别标签或文本提示）的对齐程度。流行的无分类器指导方法使用无条件模型来指导条件模型，从而在提高提示对齐和图像质量的同时，减少了变化量。这些效果似乎本质上是纠缠在一起的，因此难以控制。

扩散模型可以看作是层次化变分自编码器（VAE），并具有两项改进：生成过程中的条件分布参数共享，以及将损失计算为层次结构中独立项的高效计算。我们对扩散模型进行了两项改进，这些改进在保留上述优势的同时增加了模型的灵活性。首先，我们在扩散过程中引入了一个依赖于数据和深度的均值函数，从而导致修改后的扩散损失。我们提出的框架 DiffEnc 在 CIFAR-10 数据集上显著提高了似然度。其次，我们将逆编码

对比学习损失函数