拡散モデルと潜在事前知識の統合：Residual Prior Diffusionフレームワーク

この研究は、粗い潜在事前知識を組み込むことにより、拡散モデルを改善する新しいフレームワーク、Residual Prior Diffusionを探求しています。 このような事前知識の統合は、より効率的で制御可能な生成モデルにつながる可能性があります。

• •Residual Prior Diffusionと呼ばれる新しい確率的フレームワークを提案。
• •潜在事前知識を組み込むことで、拡散モデルを強化することを目指す。
• •生成モデルの効率性と制御性を潜在的に改善。