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本文介绍了扩散状态空间模型,这是一种用更可扩展的状态空间模型作为基础的架构,取代了传统方法。这种方法可以有效处理更高分辨率的图像,而无需进行全局压缩,从而在整个扩散过程中保留了图像的详细表征。
无需注意力机制的扩散模型的特点:
1. 无需全局压缩
2. 有效处理高分辨率图像
3. 保留图像详细表征
无需注意力机制的扩散模型的功能:
1. 用于图像生成
2. 应用于计算机视觉任务
3. 支持高质量图像合成
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本文介绍了扩散状态空间模型,这是一种用更可扩展的状态空间模型作为基础的架构,取代了传统方法。这种方法可以有效处理更高分辨率的图像,而无需进行全局压缩,从而在整个扩散过程中保留了图像的详细表征。
无需注意力机制的扩散模型的特点:
1. 无需全局压缩
2. 有效处理高分辨率图像
3. 保留图像详细表征
无需注意力机制的扩散模型的功能:
1. 用于图像生成
2. 应用于计算机视觉任务
3. 支持高质量图像合成