通过拉回方向实现可控的多样化采样
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·来源: ArXiv AI
arXiv:2610.14294v1 类型: 新文摘: 条件扩散模型可以生成与给定提示紧密匹配的高质量图像。然而，从不同随机种子生成的样本可能在视觉上仍然相似，从而限制了创造性的探索。现有方法可以提高生成的图像质量，但无法解决样本之间的相似性问题。
arXiv:2610.14294v1 类型: 新文摘: 条件扩散模型可以生成与给定提示紧密匹配的高质量图像。然而，从不同随机种子生成的样本可能在视觉上仍然相似，从而限制了创造性的探索。现有方法可以提高生成的图像质量，但无法解决样本之间的相似性问题。
arXiv:2610.14294v1 Announce Type: new Abstract: Conditional diffusion models can generate high-quality images that align closely with a given prompt. However, samples generated from different random seeds may remain visually similar, limiting creative exploration. Existing approaches can increase va...