arXiv · cs.AI · Wenshuai Zhao, Zhiyuan Li, Yi Zhao, Mohammad Hassan Vali, Martin Trapp, Joni Pajarinen, Juho Kannala, Arno Solin · 8 小时前模型评分47
稀疏监督扩散（SSD）：用掩码抑制扩散模型的空间不一致生成
Sparsely Supervised Diffusion
导读
研究者提出稀疏监督扩散（SSD，Sparsely Supervised Diffusion），一种只需几行代码的掩码框架，通过改变数据协方差谱抑制相关性，缓解扩散模型局部合理但全局不一致的问题。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “Our method, sparsely supervised diffusion (SSD), is a simple yet effective masking framework that can be implemented with only a few lines of code.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org