retrieval-augmented-ddpm
给扩散模型加个检索外挂，生成更准更丰富
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 66
核心亮点
- 将检索机制与扩散模型结合，为生成过程提供外部参考，思路新颖
- 基于 PyTorch 实现，代码结构清晰，便于二次开发
- 支持自定义检索库，灵活适配不同数据场景
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和示例较少
- 检索模块依赖外部数据库，可能增加推理开销
适用场景
- 学术研究：探索检索增强生成模型的新方法
- 图像生成：需要从特定参考集生成相似风格或内容的图像
- 数据增强：利用检索库提升生成样本的多样性
替代项目
Retrieval-Augmented Diffusion Models (RDM)、KNN-Diffusion、Re-Imagen
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