为了反映这一快速发展领域的进展，我们对扩散模型进行了首个全面综述。我们设想我们的工作将阐明扩散模型的设计考虑和先进方法，展示其在不同领域的应用，并指出未来的研究方向。此综述的概要如下图所示：尽管diffusion model在各类任务中都有着优秀的表现，它仍还有自己的缺点，并有诸多研究对diffusion model进行了改善。
本综述(Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications)来自加州大学&Google Research的Ming-Hsuan Yang、斯坦福大学(OpenAI)的Yang Song(Score SDE一作)、北京大学崔斌实验室以及CMU、UCLA、蒙特利尔Mila研究院等众研究团队,首次对现有的扩散生成模型(diffusion model)进行了全面的总结分析,从diffus...
本综述来自香港中文大学Pheng-Ann Heng、西湖大学李子青实验室和浙江大学陈广勇团队,对现有的扩散生成模型进行了全面的回顾。文章GitHub链接:github.com/chq1155/A-Su 本文首先提出了diffusion model改进算法的细化分类与深度解析,同时对diffusion model的应用进行了系统的回顾,最后率先汇总领域内benchmarks。这也促进了后续...
这篇文章将围绕这一模型进行综述。 一、Diffusion model 的基本思想 Diffusion model 的核心就是传播过程。在做某项决策时,我们会对各种信息进行收集、处理和分析。这个信息在我们的大脑中会不停地传播和扩散。 具体来说,我们的大脑中有两种信息:“正确”信息和“错误”信息。随着时间的推移,这两种信息会不断地在...
本文综述了深度生成模型,特别是扩散模型(Diffusion model),如何赋予机器类似人类的想象力。扩散模型在生成逼真样本方面显示出巨大潜力,克服了变分自编码器中的后分布对齐障碍,缓解了生成对抗网络中的对抗性目标不稳定性。 扩散模型包括两个相互连接的...
本综述来自西湖大学李子青实验室、香港中文大学Pheng-Ann Heng和浙江大学陈广勇团队,对现有的扩散生成模型进行了全面的回顾。 本文首先提出了diffusion model改进算法的细化分类与深度解析,同时对diffusion model的应用进行了系统的回顾,最后率先汇总领域内benchmarks。这也促进了后续工作《Diffusion Models: A Comprehensive ...
本综述来自西湖大学李子青实验室、香港中文大学Pheng-Ann Heng和浙江大学陈广勇团队,对现有的扩散生成模型进行了全面的回顾。 本文首先提出了diffusion model改进算法的细化分类与深度解析,同时对diffusion model的应用进行了系统的回顾,最后率先汇总领域内benchmarks。这也促进了后续工作《Diffusion Models: A Comprehensive ...
本文首次对现有的扩散生成模型(diffusion model)进行了全面的总结分析。 本综述(Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications)来自加州大学&Google Research的Ming-Hsuan Yang、北京大学崔斌实验室以及CMU、UCLA、蒙特利尔Mila研究院等众研究团队,首次对现有的扩散生成模型(diffusion model)进行了全...
Denoising Diffusion Probabilistic Model, NIPS'20 贡献 反向过程的重建函数不再重建整个图像,只重建噪声。 使用Unet来预测噪声。 由于原本前向过程是 $$x_{t}=\alpha_{t-1} x_{t-1}+\beta_{t-1} \epsilon$$ 则反向时候$x_{t-1}$是 $$x_{t-1}=\frac{1}{\alpha_t}(x_{t}+\beta_{t} ...
扩散模型(diffusion model)是一类生成模型,运用了物理热力学扩散思想,主要用于对复杂数据分布进行建模和采样。以图片生成举例简要介绍下扩散模型运作方法。给定目标分布q(x)中的一些观测数据x,生成模型的目标是学习一个生成过程,从q(x)产生新样本。通过注入高斯噪声逐步扰动观测数据,然后应用 一个可学习的转换核心进行逆...