第1 篇:《Denoising Diffusion Probabilistic Models》 摘要 前一篇介绍了 diffusion model 的设计灵感和主要的思想。这篇沿用了之前的想法,用一个马尔科夫链来构成一个生成模型,训练是是把原始分布逐步扩散到一个噪声分布,然后学习其逆扩散的过程。不同的是此处把模型的逆扩散过程更加形象地看成是去噪
作者认为 diffusion model 在目前还没有被深度研究优化,于是对目前的 diffusion model 进行大量的消融优化,并借鉴 conditional GANs 来训练 conditional diffusion model,并使用分类信息来引导生成过程,大幅度提到了 diffusion model 的性能,并超越了 GANs。 2、背景 2.1 diffusion model 的发展 diffusion model 是通过一...
链接是 Diffusion Model for Dense Matching 作者来自 韩国 ICLR得分也是 4个8 (accept, good paper) What: 现有数据驱动的图像匹配算法不能解决 有歧义区域匹配,比如 没有纹理的区域,重复的区域,和 比较大的 displacement 或者噪声。 本文提出了 DiffMatch,一个 conditional diffusion-based framework 来显式利...
文总结了DiffusionModel(扩散模型)系列论文,包含:检测、跟踪、分割、深度估计、BEV、NeRF、GS、蒸馏、LLIE、轨迹预测/生成、视频生成、点云匹配、语音、规划、数据增强等领域,总计56篇论文,可作为科研、开发的参考资料。 1.Efficient/高效 MobileDiffusion 题目:MobileDiffusion: Subsecond Text-to-Image Generation on ...
4、Diffusion Model recap 在扩散模型里,有几个重要的假设。其中一个就是每一步扩散过程的变换,都是对前一步结果的高斯变换(上一节 MHVAE 的限制条件 2): ▲与 MHVAE 不同,编码器侧的潜在向量分布并不经过学习得到,而是固定为线性高斯模型 这一点和 ...
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...
深度生成模型领域已经取得了显著进展，包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）以及基于能量的模型等。这篇论文提出了一种新的扩散概率模型（diffusion probabilistic models，简称diffusion model），这是该领域的一个重要里程碑。我们的论文提出了一个马尔可夫链模型，该模型由正向过程和反向过程组成。
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『Diffusion Model recap』 在扩散模型里,有几个重要的假设。其中一个就是每一步扩散过程的变换,都 是对前一步结果的高斯变换(上一节 MHVAE 的限制条件 2): ▲与 MHVAE 不同,编码器侧的潜在向量分布并不经过学习得到,而是固定为线性高斯模型 这一点...