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Brownian Bridge Diffusion Models
Brownian Bridge Diffusion Models
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新框架优化用于图像恢复的扩散模型调度
研究人员开发了一个新的分析框架，用于设计布朗桥扩散模型（BBDMs）中的调度，这些模型用于图像恢复和逆问题。该框架利用高斯混合模型（MoG）先验来推导出闭式理想后验和MMSE去噪器。这项工作引入了两个调度设计目标：一个基于 Wasserstein 距离以获得感知质量，另一个基于均方误差（MSE）以获得重建保真度，揭示了它们之间固有的权衡。在受控 MoG 设置和用于图像修复、去模糊和超分辨率等任务的 FFHQ 数据集上的实验验证了这些标准的有效性。
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新型扩散模型可高效合成用于医学成像的MRI序列
研究人员开发了Prob-BBDM，这是一种用于从2D轴向切片合成MRI序列的新型扩散模型。该模型旨在减少在临床环境中获取多种成像模态所需的资源强度和时间。在BraTS 2021数据集上进行评估，Prob-BBDM在图像翻译任务中表现出色，取得了较高的SSIM和PSNR分数。该模型的高效性体现在其仅需4步即可完成扩散过程，并且通过在肿瘤分割中的成功应用，证实了其临床实用性。