基于粗糙集的去噪扩散概率方法

来源：吉林大学学报·理学版杂志2024年第2期北京时间：

作者：佘志用, 郭晓新, 冯月萍, 张东坡

单位：1. 新疆政法学院 信息网络安全学院, 新疆 图木舒克 844000；2. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012

摘要：基于非Markov链去噪扩散隐式模型(DDIM), 提出一种粗糙集的去噪扩散概率方法, 用粗糙集理论对采样的原序列等价划分, 在原序列上构建子序列的上下近似集和粗糙度, 当粗糙度最小时获取非Markov链去噪扩散隐式模型的有效子序列. 利用去噪扩散概率模型（DDPM）和DDIM进行对比实验, 实验结果表明, 该方法获取的序列是有效子序列, 且在该序列上的采样效率优于DDPM.

关键词：粗糙集,去噪扩散概率模型,非Markov链去噪扩散概率模型,Markov链