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ReState：少步扩散模型免训练目标移除
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AI 综述
2026年10月16日，arXiv cs.CV 刊出 ReState，面向少步扩散模型的免训练目标移除。该工作提出噪声级感知的状态校正：以噪声级感知权重，把掩码区域的干净预测校正为从输入检索得到的背景证据，用于消除少步扩散模型免训练目标移除中残留的物体形状。作者在两组配对 benchmark 和两个少步骨干上评测，masked PSNR、SSIM、LPIPS 三项均取得免训练方法中的最佳结果，PSNR 平均比最强基线高 3.17 dB。
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10月16日
- arXiv cs.CVReState：少步扩散模型免训练目标移除的噪声级感知状态校正
ReState 用噪声级感知权重把掩码区域的干净预测校正为从输入检索的背景证据，消除少步扩散模型免训练目标移除中的物体形状残差。在两组配对 benchmark 和两个少步骨干上，masked PSNR、SSIM、LPIPS 均为免训练方法最佳，PSNR 平均比最强基线高 3.17 dB。
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