CVPR & AAAI | AI创新的交汇点：扩散模型与卷积网络的碰撞效应

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶量产第一线的小伙伴等你加入Introduction 背景介绍： 扩散模型 是一种生成模型，模拟数据从噪声到结构化形式的逐步演变过程。通过逆向扩散，将随机噪声还原为高质量数据，例如图像、音频或分子结构。它在数据生成、图像合成等领域表现出色，成为生成式AI的热点方向之一。 扩散模型与 卷积网络 结合，可提升生成效率和结果质量。卷积网络能提取数据中的局部特征，优化扩散过程中的中间表示，改善模型生成的细节与结构完整性。这种协作在 图像修复、超分辨率和目标生成 任务中具有显著优势。 为了方便有论文需求的同学，我整理了 3篇 关于 卷积扩散模型 最新改进变体， 并附上了 开源代码 。 学习的文章标题： 学习的文章框架： 学习的文章个人总结： 这篇文章提出了 ………………………………