判别式效用

IMS3：打破基于扩散的数据集蒸馏中的分布聚合

IMS3: Breaking Distributional Aggregation in Diffusion-Based Dataset Distillation

该论文提出反演引导的微调与选择性采样，可提升扩散模型生成样本的判别性与多样性，对需要合成训练数据的视觉任务（如分类、检测）有直接参考价值。