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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。