DCW

DCW 是一个针对扩散概率模型（DPM）中 SNR-t 偏差问题提出的波域微分校正方法。其核心是通过离散小波变换（DWT）将去噪过程分解为低频与高频分量，对各频带独立施加基于 timestep-SNR 不匹配的动态校正，从而缓解推理阶段信号-噪声比与时间步错配导致的质量下降。项目基于 EDM 框架实现，支持多种主流扩散模型（如 DDIM、EDM、FLUX 等），仅引入极小计算开销。适用于图像生成任务中对生成质量与细节保真度要求较高的场景，尤其在高分辨率合成与跨模型泛化应用中表现稳健。