Core Concepts
提案されたAGDMは、拡散モデルの逆過程に頑健なガイダンスを導入し、拡散モデルの堅牢性を向上させる。
Stats
拡散モデル(Ho et al., 2020; Song et al., 2020)は高品質な画像生成を実現している。
提案されたAGDMは、拡散モデルの逆過程に頑健なガイダンスを導入している。
実験結果では、AGDMが他の方法よりも優れた性能を示している。
Quotes
"Extensive experiments are conducted to demonstrate that our method achieves the state-of-the-art results and exhibits generalization against different attacks."
"Our method outperforms all other methods without extra data in terms of both standard accuracy and robust accuracy."
"Our method further outperforms DiffPure in all situations."