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　　Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型

　　该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型◈✿★✿◈，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量◈✿★✿◈。对于有条件生成◈✿★✿◈，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入◈✿★✿◈，因此不会牺牲样本多样性◈✿★✿◈。对于无条件生成◈✿★✿◈，这种方法也能提高样本质量◈✿★✿◈。论文详细介绍了方法的原理和实验结果◈✿★✿◈。