扩散模型是近年来快速发展并得到广泛关注的生成模型。它通过一系列的加噪和去噪过程,在复杂的图像分布和高斯分布之间建立联系,使得模型最终能将随机采样的高斯噪声逐步去噪得到一张图像。

精品内容

多模态可控扩散模型综述
专知会员服务
21+阅读 · 7月20日
基于强化学习的扩散模型微调:教程与综述
专知会员服务
23+阅读 · 7月20日
【ICML2024】离散提示优化扩散模型
专知会员服务
18+阅读 · 7月4日
扩散模型与表示学习:综述
专知会员服务
40+阅读 · 7月2日
低层视觉中的扩散模型:综述
专知会员服务
16+阅读 · 6月18日
【Hugging Face】可控扩散模型:多种方法
专知会员服务
27+阅读 · 6月15日
从Sora中我们能看到什么:文本生成视频的综述
专知会员服务
35+阅读 · 6月2日
【ICML2024】变分薛定谔扩散模型
专知会员服务
17+阅读 · 5月11日
【ICML2024】双曲几何潜在扩散模型用于图生成
专知会员服务
41+阅读 · 5月8日
视频扩散模型:综述
专知会员服务
31+阅读 · 5月8日
扩散模型与文生视频
专知会员服务
26+阅读 · 5月3日
时间序列和时空数据扩散模型综述
专知会员服务
48+阅读 · 5月1日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员