通过高斯化预处理增强扩散模型

本文介绍了一种通过将高斯化预处理应用于训练数据来提高扩散模型性能的新方法。核心思想是将数据分布转换为更接近高斯分布的形式，从而简化模型的学习任务，尤其是在重建的早期阶段。这解决了扩散模型中常见的采样缓慢和生成质量下降的问题，尤其是在小型网络架构中。该方法适用于广泛的生成任务是一个显着的优势，可能导致更稳定和高效的采样过程。本文侧重于改进早期重建，这一点尤其重要，因为它直接解决了扩散模型性能中的一个关键瓶颈。跨不同数据集和网络架构的进一步经验验证将加强研究结果。

• •高斯化预处理可以提高扩散模型的性能。
• •该方法解决了采样缓慢和生成质量下降的问题。
• •该方法适用于广泛的生成任务。