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、最大似...
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...
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...
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、最大似然增...
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和未...
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和未...
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和未...
AIGC 大模型最火热的任务之一——基于 Diffusion Model 的图像编辑(editing)领域的首篇综述。长达 26 页,涵盖 297 篇文献!本文全面研究图像编辑前沿方法,并根据技术路线精炼地划分为 3 个大类、14 个子类,通过表格列明每个方法的类型、条件、可执行任务等信息。此外,本文提出了一个全新 benchmark 以及 LMM Scor...
AIGC大模型最火热的任务之一——基于Diffusion Model的图像编辑(editing)领域的首篇综述。长达26页,涵盖297篇文献!本文全面研究图像编辑前沿方法,并根据技术路线精炼地划分为3个大类、14个子类,通过表格列明每个方法的类型、条件、可执行任务等信息。此外,本文提出了一个全新benchmark以及LMM Score指标来对代表性方法...
摘要：本综述来自加州大学 & 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 ...