Diffusion Classifier是一种新颖的零样本分类方法,它巧妙地利用了预训练扩散模型的条件密度估计能力,无需额外训练即可实现高效的图像分类。这一方法不仅在多个基准测试中取得了强劲的分类性能,还展现出了优于现有方法的多模态组合推理能力。
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