基于选择状态空间的去噪扩散概率模型研究

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摘要：针对去噪扩散概率模型（DDPM）的采样效率低、训练时间长和硬件资源开销大等问题，提出了选择状态空间的去噪扩散概率模型。该方法首先用选择状态空间模型（SSM）的动态选择性来提高DDPM在长序列上的采样效率；其次通过多方向扫描图像，使得DDPM扩散时获取更多有效的图像信息；最后利用SSM的线性时间复杂以及并行运算减少DDPM训练时的时间和硬件资源的开销。（剩余9787字）

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