Google應用擴散模型拉高照片解析度，人類難區分合成與真實照片
Google研究人員發表逼真圖像生成新方法，能夠突破擴散模型合成圖像品質的限制，透過結合反覆精細改進（SR3）演算法，以及一種稱為串連擴散模型（Cascaded Diffusion Models，CDM）的類型條件（Class-Conditional）合成模型，其生成圖像的品質勝過當前的所有方法。
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胡 自文
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Google研究人員發表逼真圖像生成新方法，能夠突破擴散模型合成圖像品質的限制，透過結合反覆精細改進（SR3）演算法，以及一種稱為串連擴散模型（Cascaded Diffusion Models，CDM）的類型條件（Class-Conditional）合成模型，其生成圖像的品質勝過當前的所有方法。