一、引言随着生成式人工智能的快速发展,扩散模型逐渐成为领域内的焦点技术之一。从稳定扩散(Stable Diffusion)到 MidJourney,再到近期的 Flux 和 DALLE3等,各种扩散模型在生成图像的表… 刘锦龙 扩散模型 (Diffusion Models) 一杰 火爆全网的扩散模型(Diffusion Model)到底是什么?只看这篇就够了!
本文介绍了四种增强扩散模型的最新发展:(1)采样加速技术,用于加快标准的ODE/SDE模拟;(2)新的前向过程,用于改进像素空间中的布朗运动;(3)似然优化技术,用于增强扩散ODE似然;(4)桥梁分布技术,利用扩散模型概念将两个不同的分布连接起来。这些技术有助于提高扩散模型的性能和效率。 3.1 采样加速 尽管扩散模型具有高保...
一年前的扩散模型综述,“Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications“,来自北大、北邮和美国加拿大几所大学研究机构。 摘要:扩散模型是一类AI生成深度模型,在各种任务上显示出令人印象深刻的结果,具有坚实的理论基础。尽管扩散模型取得成功,但往往需要昂贵的采样程序和次优的似然估计。已经在改...
在这份综述中，作者从理论和实践层面，详尽总结了使用扩散模型进行图像编辑的现有方法。作者从学习策略、输入条件等多个角度对相关成果进行分类，并展开了深入分析。为了进一步评估模型性能，作者还提出了一个测评基准，并展望了未来研究的一些潜在方向。△基于扩散模型的图像编辑成果速览 下面，作者将从任务分类、实现方式...
不仅系统地梳理了扩散模型在视频生成、编辑及理解等前沿领域的进展，还深入探讨了近期的研究趋势与突破，涵盖了该领域近年来的重要成果。该研究目前已在Github揽获2k+ Star。本篇综述论文的第一作者为复旦大学博士生邢桢，通讯作者为复旦大学吴祖煊副教授和姜育刚教授。基于扩散模型的视频生成 本文将目前基于扩散模型的...
大多数基于扩散的模型在推理过程中需要大量的步骤来获取最终图像,这既耗时又耗费计算资源,给模型部署和用户体验带来挑战。 为了提高推理效率,已经由团队研究了少步骤或一步生成的扩散模型。 近期的方法通过从预训练的强扩散模型中提取知识来减少步骤数,以便少步骤模型能够模仿强模型的行为。 一个更具挑战性的方向是直接...
在扩散模型领域，提高采样速度的关键技术之一是知识蒸馏。这个过程涉及从一个大型、复杂的模型中提取出知识，并将其转移到一个更小、更高效的模型中。例如，通过使用知识蒸馏，我们可以简化模型的采样轨迹，使得在每个步骤中都以更高的效率逼近目标分布。Salimans 等人采用了一种基于常微分方程（ODE）的方法来优化这些...
最近爆火的“扩散模型 （diffusion model）”首篇综述来了！作为深度生成模型中新的SOTA，目前有关它的理论和实践还在“野蛮生长”阶段，缺乏系统性的回顾。为了反映这一快速发展领域的进展，这篇综述从扩散模型算法细化分类、和其他五大生成模型的关联以及在七大领域中的应用等方面展开，最后提出了扩散模型的现有局限性...
悉尼大学林乐荃、高俊斌等在《信息与电子工程前沿(英文)》(FITEE)2024年第1期“人工智能生成内容新进展”专刊发表题为“Diffusion models for time-series applications: a survey”的综述论文。文章系统综述了扩散模型在时间序列预测、插补...