【NeurIPS2022】黎曼扩散模型

扩散模型是目前最先进的图像生成和似然估计方法。在此工作中，我们将连续时间扩散模型推广到任意黎曼流形，并推导出一个变分似然估计框架。在计算上，提出了计算似然估计所需黎曼散度的新方法。此外，在推广欧几里得情况下，我们证明了最大化这个变分下界等价于黎曼分数匹配。在经验上，我们证明了黎曼扩散模型在广谱光滑流形上的表达能力，如球面、环面、双曲面和正交群。我们提出的方法在所有基准上都实现了最新的可能性。

https://arxiv.org/abs/2208.07949