【英伟达Arash Vahdat】去噪扩散模型:生成学习，附Slides与视频

长期以来，生成学习领域(尤其是围绕图像生成的领域)被分为两派:(1)生成对抗网络(GANs)生成高质量的样本，代价是模式覆盖差和训练不稳定;(2)基于似然的模型，包括变分自动编码器(VAEs)，归一化流和自回归模型，提供全模式覆盖往往以样本质量差为代价。最近，一种名为去噪扩散模型的新方法进入了生成学习领域，它以高样本质量和全面模式覆盖率解决了这两个学派的难题。然而，这也以样本生成速度慢为代价。

在这次演讲中，我将简要回顾去噪扩散模型和我们最近在NVIDIA建立的一些成功的框架，使用这些模型，从文本到图像生成模型到3D形状模型和对抗鲁棒分类框架 。然后，我将深入研究扩散模型的抽样挑战，并讨论我们为解决这些问题开发的三个框架。这些包括在潜在空间中训练扩散模型的基于潜在分数的生成模型，使用复杂多模态分布进行去噪的扩散GANs，以及以更少的步骤求解扩散模型中的抽样微分方程的高阶求解器。

参考链接：

-- https://arxiv.org/abs/2106.05931: Score-based Generative Modeling in Latent Space -- https://arxiv.org/abs/2112.07804: Tackling the Generative Learning Trilemma with Denoising Diffusion GANs -- https://arxiv.org/abs/2210.05475 GENIE: Higher-Order Denoising Diffusion Solvers

CVPR2022开会了！英伟达&Google最新《基于扩散的去噪生成建模:基础与应用》教程，182页ppt带你学习高保真图像生成

Arash Vahdat是NVIDIA的首席研究科学家，专攻计算机视觉和机器学习。在加入NVIDIA之前，他是D-Wave Systems的一名研究科学家，在那里他致力于深度生成学习和弱监督学习。在D-Wave之前，Arash是西蒙弗雷泽大学(SFU)的一名研究教师，他领导了深度视频分析的研究，并教授大数据机器学习研究生水平的课程。在Greg Mori的指导下，Arash在SFU获得了视觉分析潜在变量框架的博士和硕士学位。他目前的研究领域包括深度生成学习、弱监督学习、高效神经网络和概率深度学习。

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