今年扩散模型结合UNet堪称表现绝佳！
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扩散模型与unet创新点思路分享：
1.具备可控生成与结构化条件化功能的U - Net（ControlNet/Adapter生态体系）
针对多控制信号的一体化条件U - Net（涵盖文本、姿态、深度、草图）
基于稀疏条件引导且具备可解释性与可控性的U - Net
2.实现高效训练与推理的时步 - 空间自适应U - Net
具备时步自适应深度的早退U - Net（Timestep - Adaptive Early - Exit）
拥有空间动态计算能力的可变感受野U - Net
3.面向视频应用的Space - Time U - Net及时序一致性相关内容
具备缓存功能的时空可分U - Net（Separable Space - Time U - Net）
用于视频超分的扩散 - U - Net时序稳态器（Temporal Stabilizer）
4.针对3D/多视角生成的U - Net引导优化（SDS/多视角一致）
通过U - Net引导实现辐射场快速收敛（U - Net - Guided NeRF SDS）
具备几何约束且实现多视角一致的U - Net
5.实现高分辨率细节与多尺度重平衡（FreeU/上采样器）
采用跳连重平衡以保持细节的U - Net（Skip - Rebalance U - Net）
两阶段潜空间上采样U - Net（Latent - SR - UNet）
6.关于可靠性、安全性与可评估性（伪影抑制/水印/偏差）
能够对位置、边角伪影进行抑制的鲁棒U - Net
具备可验证性的扩散 - U - Net水印与来源追踪功能
📙另外，我整理了十篇关于扩散模型的最新论文及代码，方便大家参考。
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