首先diffusion model 是一种生成式模型(generative model),可以用来生成文字、图像、视频等。与之对应的是判别式模型(discreminative model),比如图片分类、人脸识别等。 常见的判别式模型有下图所示的这几大类。GAN 是之前的 SOTA,不过它训练不太稳定,生成的内容缺乏多样性。VAE 的缺点是使用的是 surrogate loss,不...
Generative Adversarial Networks (GANs) model :由生成器和判别器组成的模型,通过对抗训练学习复杂分布的采样过程。生成器试图生成逼真的数据,而判别器则试图区分真实数据和生成器生成的假数据。两者相互竞争,共同进步。 似然基生成模型(Likelihood-based Generative Models):这类模型的目标是学习一个模型,使得观察到的数...
0. 简介 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...
▲ MHVAE的变分下界推导 3、Variation Diffusion Model 我们之所以在谈论扩散模型之前,要花如此大的篇幅介绍 VAE,并引出 MHVAE 的证据下界推导是因为我们可以非常自然地将扩散模型视为一种特殊的 MHVAE,该 MHVAE 满足以下三点限制(注意以下三点限制也是整个扩散...
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及在七大领域中的应用等方面展开,最后提出了diffusion model的现有limitation和...
宋飏博士在博客中提到,score-based generative model 的主要优点是: 有媲美 GAN 的生成质量,但是不需要对抗训练 灵活的模型架构、精确的对数似然计算 可以用于解决逆问题,并且不需要重新训练网络 从生成模型到 score-based model 生成模型 首先回顾一下,生成模型是什么?
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。为了系统地阐明diffusion model的研究进展，我们总结了原始扩散模型的三个主要缺点，采样速度慢，最大化似然差、数据泛化能力弱，并提出将的diffusion models改进研究分为对应的三类：采样速度提升、最大...
How to pick a generative AI model: Top considerations Top considerations when choosing among models include the following, according to Sisense's Lev: The problem you want to solve.Choose a model that is known to work well for your specific task. For example, use transformers for language ...
若是简单来概括Diffusion Model，就是存在一系列高斯噪声（T轮），将输入图片x0变为纯高斯噪声xT。再细分来看，Diffusion Model首先包含一个前向过程（Forward diffusion process）。这个过程的目的，就是往图片上添加噪声；但在这一步中还无法实现图片生成。其次是一个逆向过程（Reverse diffusion process），这个过程...
https://github.com/chq1155/A-Survey-on-Generative-Diffusion-Model 0. Abstract 深度学习在生成任务中显示出巨大的潜力。生成模型是类可以根据某些隐含的参数随机生成观察结果的模型。最近,扩散模型凭借其强大的生成能力,成为生成模型的一大热门。已经取得了巨大的成就。除了计算机视觉、语音生成、生物...