在分析完三类扩散模型后，我们将介绍其他的五种生成模型GAN，VAE，Autoregressive model，Normalizing flow，Energy-based model。考虑到扩散模型的优良性质，研究者们已经根据其特性将diffusion model与其他生成模型结合，所以为了进一步展现diffusion model 的特点和改进工作，我们详细地介绍了
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...
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)进行了全面的总结分析,从diffusion model算法细化分类、和其他五大生成模型的关联以...
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 ...
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...
DDPM（Diffusion Probabilistic Model）是扩散模型的一种实现，它采用了U-Net作为噪声预测模型结构。U-Net由编码器、解码器以及跨层连接组成，通过卷积操作实现特征提取和恢复。在DDPM中，引入了位置编码和注意力机制以增强模型的预测能力。此外，模型还采用了组归一化等技术以提高训练效率。在样本生成方面，...
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 ...
2.1 diffusion model 的发展 diffusion model 是通过一个逆加噪过程来生成样本,比如从一个纯噪声分布 xT,逐步地去噪,生成 xT-1, xT-2...。直到生成高质量的图像 x0。在生成个过程中,每个 xt 都可以看做是 x0 和某个分布的噪声的叠加,而 diffusion model 的训练过程则就是学习逐步去掉这个噪声。在 DPM 和...