Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战
前言：diffusion models诞生到现在，很多论文热衷于把diffusion models带到自己的领域用于生成，也有不少人醉心于用各种奇技淫巧优化采样过程，以改善diffusion models致命的缺点：生成速度太慢。而Palette的诞生意义不亚于pix2pix GANs、cycleGANs，能够实现图像着色、图像修复、图像剪裁恢复、图像解压缩(超分)等等任务。我们第一次发现，原来diffusion models不仅仅能用于生成，还能有这么多有趣的应用！
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