


Die Technologie hinter der Explosion von Sora, ein Artikel, der die neueste Entwicklungsrichtung von Diffusionsmodellen zusammenfasst
Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2209.02646.pdf Projektadresse: https://github.com/chq1155/A-Survey-on-Generative-Diffusion-Model?tab= readme-ov-file
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Wissensdestillation
Trainingsmethode
Trainingsfreie Probenahme
In Kombination mit anderen generativen Modellen
Latentraum-Diffusionsmodelle wie LSGM und INDM kombinieren VAE oder normalisierte Strömungsmodelle zur Entrauschung Die geteilte Gewichtung ist ein fraktionierter Matching-Verlust Wird zur Optimierung des Codecs und des Diffusionsmodells verwendet, sodass die Optimierung von ELBO oder Log-Likelihood darauf abzielt, einen latenten Raum aufzubauen, der leicht zu erlernen und Proben zu generieren ist. Beispielsweise verwendet Stable Diffusion zunächst eine VAE, um einen latenten Raum zu erlernen, und trainiert dann ein Diffusionsmodell, um Texteingaben zu akzeptieren. DVDP passt die orthogonalen Komponenten des Pixelraums während einer Bildstörung dynamisch an.
Um die Effizienz und Stärke des generativen Modells zu verbessern, haben Forscher neue Vorwärtsprozessdesigns erforscht. Das Poisson-Felderzeugungsmodell behandelt die Daten als Ladungen und lenkt eine einfache Verteilung auf die Datenverteilung entlang der elektrischen Feldlinien, was eine leistungsfähigere Rückabtastung als herkömmliche Diffusionsmodelle ermöglicht. PFGM++ führt dieses Konzept weiter auf hochdimensionale Variablen aus. Das kritisch gedämpfte Langevin-Diffusionsmodell von Dockhorn et al. vereinfacht das Lernen gebrochener Funktionen bedingter Geschwindigkeitsverteilungen mithilfe von Geschwindigkeitsvariablen in der Hamilton-Dynamik.
Im Diffusionsmodell diskreter räumlicher Daten (z. B. Text, kategoriale Daten) definiert D3PM den Vorwärtsprozess des diskreten Raums. Basierend auf dieser Methode wurde die Forschung auf die Generierung von Sprachtexten, die Segmentierung von Diagrammen und die verlustfreie Komprimierung ausgeweitet. Bei multimodalen Herausforderungen werden vektorquantisierte Daten in Codes umgewandelt, die bessere Ergebnisse liefern. Mannigfaltige Daten in Riemannschen Mannigfaltigkeiten, wie z. B. Robotik und Proteinmodellierung, erfordern die Integration von Diffusionsproben in die Riemannsche Mannigfaltigkeit. Kombinationen aus graphischen neuronalen Netzen und Diffusionstheorie, wie etwa EDP-GNN und GraphGDP, verarbeiten Graphendaten, um die Permutationsinvarianz zu erfassen.
Kontrollierbare verteilungsbasierte Generierung
Erweiterte multimodale Generierung unter Verwendung großer Sprachmodelle
Integration mit dem Bereich des maschinellen Lernens
Feldanwendungsmethode (Anhang)
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