LEADer主动采样框架用于扩散图像修复

研究者提出局部认知不确定性引导主动采样框架 LEADer，用于扩散模型图像修复（DMIR）。该方法在空间域用逐像素不确定性动态调节零空间先验强度，在时间域用不确定性轨迹量化采样稳定性以实现自适应轨迹剪枝，理论证明其满足严格数据一致性且剪枝策略具有确定性误差界。LEADer 可即插即用地集成到多种 DMIR 基线，在提升多个 SOTA 方法性能的同时显著减少采样时间，内存开销可忽略，代码已开源。

摘自 arXiv cs.CV

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。