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“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！ 本篇论文已经被NeurIPS 2024接收， 介绍了浙江大学、微信和清华大学联合提出的BELM算法，这是一种基于双向显式线性多步法的扩散模型精确反演采样器，它能够彻底解决扩散模型反演问题，同时提升生成样本的质量。BELM算法通过截断误差分析确定了最优采样器系数，具有精确反演性质，并在图像与视频编辑、插值等下游任务中展现出广泛的应用前景。 随着扩散生成模型的发展，人工智能步入了属于 AIGC 的新纪元。扩散生成模型可以对初始高斯噪声进行逐步去噪而得到高质量的采样。当
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