探究Sora走红背后的技术:最新发展方向解析扩散模型
作者:WarmHope
时间:2024-12-03
浏览:1
为了使机器具有人类的想象力,深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本,尤其是扩散模型,在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制,如VAEs的后验分布对齐问题、GANs的不稳定性、EBMs的计算量大和NFs的网络约束问题。因此,扩散模型在计算机视觉、自然语言处理等方面备受关注。扩散模型由两个过程组成:前向过程和反向过程。前向过程把数据转化为简单的先验分布,而反向过程则逆转这一变化,用训练好的神经网络模拟微分方程来生成数据。与其他模型相比,扩散模型提供了更稳定的训练目标和更好的生成效果。不
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2209.02646.pdf 项目地址:https://github.com/chq1155/A-Survey-on-Generative-Diffusion-Model?tab=readme-ov-file
知识蒸馏
训练方式
免训练采样
结合其他生成模型
潜在空间
创新的前向过程
非欧几里得空间




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