Sani

新的SANI框架通过像素级噪声注入增强扩散模型

研究人员推出了一种新的扩散模型框架——空间自适应噪声注入（SANI），该框架能够基于每个像素动态调整噪声应用。与传统均匀应用噪声的方法不同，SANI使用概率门控机制和导出的空间自适应方差，在需要精炼复杂特征的地方精确注入噪声，同时保留平滑区域。与标准DDPM和DDIM采样器相比，这种方法在不同时间步长上都持续提高了Fréchet Inception Distance（FID）分数。