[CV] Blue noise for diffusion models
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现有的扩散模型大多使用高斯噪声进行训练和采样，但这种噪声可能无法最优地考虑去噪网络重建的频率内容。本文提出了一种新的扩散模型，将相关噪声引入训练过程，并利用Blue noise改善生成质量。该模型基于确定性扩散模型，通过引入相关噪声改善了生成图像的质量。同时，该模型允许在单个小批次中引入图像之间的相关性，以改善梯度流。通过定性和定量评估，证明了该方法在不同任务上相较于现有的确定性扩散模型在FID指标上的改进。