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...
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...
例如，Progressive Distillation从训练好的扩散模型中蒸馏出效率更高的扩散模型。对于训练好的一个扩散模型，Progressive Distillation会从新训练一个扩散模型，使新的扩散模型的一步对应于训练好的扩散模型的两步，这样新模型就可以省去老模型一半的采样过程。具体算法如下：不断循环这个蒸馏过程就能让采样步骤指数级下降。...
为了使机器具有人类的想象力，深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本，尤其是扩散模型，在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制，如 VAEs 的后验分布对齐问题、GANs 的不稳定性、EBMs 的计算量大和 NFs 的网络约束问题。因此，扩散模型在计算机视觉、自然语言处理等方面备受关注。扩散模型由...
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。已经在改进扩散模型性能上...
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...
这不仅会阻碍基于扩散建模的平民化,而且会阻碍扩散模型在实际应用中的适应性。更不用说,由于过度的能耗和环境影响,计算模型效率成为一个重大问题。这篇综述介绍了视觉扩散模型的最新进展,特别关注那些影响扩散模型计算效率的设计。特别强调最近提出的导致更有效扩散模型的设计选择。本综述旨在通过强调设计策略来推动这一...
针对图像编辑中的扩散模型,中科院联合Adobe和苹果公司的研究人员发布了一篇重磅综述。 全文长达26页,共1.5万余词,涵盖297篇文献,全面研究了图像编辑的各种前沿方法。 同时,作者还提出了全新的benchmark,为研究者提供了便捷的学习参考工具。 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...
文本生成技术是连接人类和 AI 的重要桥梁,能制造流畅自然的语言。自回归语言模型虽然生成连贯性强的文本但速度慢,而扩散模型能够快速生成文本但连贯性相对较弱。两种主流的方法是离散生成和潜在生成。 离散生成依赖于先进技术和预训练模型;例如,D3PM ...