# 漸進式去噪

Ddpm Ema Cat 256
Apache-2.0
基於擴散概率模型的高質量圖像生成模型,在無條件圖像生成任務中表現優異
圖像生成
D
google
50
3
Ddpm Ema Church 256
Apache-2.0
DDPM是一種基於擴散概率模型的高質量圖像生成模型,通過漸進式去噪過程生成圖像。
圖像生成
D
google
271
13
Ddpm Bedroom 256
Apache-2.0
基於擴散概率模型的高質量圖像生成模型,在無條件圖像生成任務中表現優異。
圖像生成
D
google
808
5
Ddpm Church 256
Apache-2.0
基於擴散概率模型的高質量圖像生成模型,通過漸進式去噪過程生成圖像。
圖像生成
D
google
366
10
Ddpm Ema Celebahq 256
Apache-2.0
DDPM是一種基於擴散概率模型的高質量圖像生成模型,受非平衡熱力學啟發,通過漸進式去噪過程生成圖像。
圖像生成
D
google
36.98k
8
Ddpm Celebahq 256
Apache-2.0
基於擴散概率模型的高質量圖像生成模型,在無條件圖像生成任務中表現優異
圖像生成
D
google
21.82k
48
Ddpm Cat 256
Apache-2.0
基於擴散概率模型的高質量圖像生成模型,在無條件圖像生成任務中表現優異
圖像生成
D
google
2,658
11
Ddpm Ema Bedroom 256
Apache-2.0
基於擴散概率模型的高質量圖像生成模型,在無條件圖像生成任務中表現優異
圖像生成
D
google
87
3
Denoising Diffusion Implicit Models
基於U-Net架構的簡化版擴散模型,用於圖像去噪與生成的教學演示
圖像生成
D
keras-io
77
10
Ddpm Cifar10 32
Apache-2.0
基於擴散概率模型的高質量圖像生成模型,在CIFAR10和LSUN數據集上表現出色。
圖像生成
D
google
30.58k
69
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