SKILD：一个扩散模型统一生成与超分

Zixin Jessie Chen 等作者提出尺度不变的 K-Space 图像学习扩散模型 SKILD，在单一无条件框架内统一图像生成与连续超分辨率。 据作者描述，该模型仅靠改变起始时间步即可在生成与超分辨率任务间切换，无需任务专用架构、条件分支、无分类器引导，也无需按缩放倍数重新训练。 目前该工作以预印本形式发布，上述效果为作者自述，尚未见独立验证。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。