反転円補間：データが少ない分類のための拡散ベース画像拡張

拡散モデルベースの既存の画像データ拡張手法は、生成画像の忠実性と多様性の両方を十分に考慮できていないため、分類モデルの汎化性能向上に限界がある。本論文では、忠実性と多様性の両方を考慮した新規手法Diff-IIを提案する。