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扩散模型最新综述!
1、深度生成模型中的扩散模型展现出了惊人的想象力生成能力，通过克服变分自编码器的后分布对齐难题和对抗性目标的不稳定性，它在逼真样本生成方面崭露头角。
2、强化学习中的模型性能提升一直依赖于模型的革新。扩散模型在图像生成和视频生成中的卓越表现，促使研究者们探索如何将其融入强化学习算法。这篇博客基于《生成扩散模型综述》[3]，探讨了扩散模型在强化学习中的具体应用，评估了它们的优点和局限，并展望了未来可能的发展方向。
3、一篇由美国东北大学等机构的研究者撰写的综述论文，详细分析了PEFT的发展历程、算法分类（如加性微调、选择性微调、重参数化微调和混合微调）、高效设计策略（如剪枝、量化和内存优化）以及在不同领域的应用，如LLM、ViT、视觉文本模型和扩散模型。
4、训练数据多样，既有图像-文本对，也有基于网络抓取的图像数据，以及专门处理偏见和噪声的稳定数据。模型的训练数据集扩展和优化，如通过GPT-4生成指令和稳定扩散生成图像，以提高模型的准确性。除了视觉，研究还涉及视频理解，以及处理多种模态输入的模型，如专门针对文档分析和特定领域设计的MLLM。
5、既然模仿比创新要来得便宜，扩散模型预测了一种与新古典增长模型的预测类似的条件收敛形式。
6、扩散模型在生成任务中独领风骚，DDPMs、分数匹配和分数SDEs等方法展现了其威力。CSDI和TimeGrad分别通过分数扩散和时间序列相关性处理来填补数据。对比学习，如CPC，通过预测跨时间步信息，强化了时间序列表示的学习。增强对比法，如SimCLR，借助多视角学习提升模型的深度理解。
扩散模型的原理及实现(Pytorch)
扩散模型是当前生成式人工智能领域的一个重要进展，起源于2020年的DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model）。它融合了VAE（变分自编码器）和GAN（生成对抗网络）的优势，创造出了既多样化又逼真的图像。本文将深入探讨DDPM的工作原理，包括其训练过程和采样方法，以Pytorch为例进行实践。
总结，扩散生成模型通过前向与反向扩散，实现图像的生成与恢复。数学细节涉及分布转换与神经网络学习。通过简化损失函数，实现高效训练。这一方法在生成任务中展现出强大能力，成为机器学习领域的重要贡献。
核心原理，扩散模型中的前向过程定义了噪声添加策略，例如variance schedule，确保数据在最后阶段接近纯粹的随机噪声。关键特性在于，可以通过原始数据和随机噪声的线性组合来采样任意步骤。反向过程则像拼图一样，从随机噪声开始，逐渐还原图像的清晰细节。
扩散模型的背景知识(白话解说)
1、扩散模型，这个概念在2022年开始接触时曾让我感到困惑，尽管最初看时理解易懂，但随着时间的推移，印象逐渐模糊。它的理解对非专业人士来说尤其具有挑战性，因为涉及的理论如变分法、变分贝叶斯等需要一定的背景知识。变分法实质上是通过替换导数来处理函数的优化问题，与贝叶斯估计和机器学习的近似计算相关。
2、彩组词有彩虹、精彩、彩色、彩票、喝彩、光彩、彩绘、彩排、中彩、挂彩、异彩、彩陶、五彩、彩练、水彩、迷彩、口彩、彩礼、彩绸、结彩、彩车、彩头、彩塑、彩印、倒彩、彩蛋、灯彩、彩号、剪彩、出彩等。基本释义 详细释义 颜色：五彩。彩云。彩色的丝绸：剪彩。张灯结彩。
3、如何读“易经”、悟“易经”和应用“易经”？ 要理解“易经”原文之原意，为了熟读原文，对古文理解上有困难的读者，望能多读一些对原文有注释的白话文本，从中了解“易”之形成之背景，“易经”卦辞、爻辞之含义，“易传”赋予“易经”的深刻哲理。
手把手带你快速弄懂扩散模型背后的数学原理,简单易理解!
1、扩散模型的兴起，源于DALLE 2的惊艳表现，它通过一种创新方式学习生成，无需同时训练生成器和判别器。模型分为前向扩散和逆向扩散两部分。前向扩散是逐渐添加高斯噪声，将图片变得模糊，公式（1）和（2）是关键，它们描述了噪声添加的过程和结果分布的关系。
2、如果你对曲面的数学定义还有疑问，继续探索更具体的例子，如曲面定向和带边曲面，这些将帮助你更深入地理解这个概念。尽管公式和定义可能看似复杂，但通过实例和逐步解析，曲面的内涵会逐渐清晰。别忘了，理解和欣赏曲面的美，关键在于掌握其背后的数学逻辑。
3、舞台中摆一只立柜，柜门上绘有一个粗线条的人物轮廓，其头部、左右手及左脚处都开有一个洞。表演者打开柜门，请一位女演员进入柜中，并随手关上柜门，这时，女演员面都对着头部洞口，左右手和左脚也各伸出洞口外。表演者指指柜中女演员手足，女演员的手、脚摇了摇，证明她确实在柜里。
4、在梦幻西游中，理解修炼加成的计算方式对提升角色实力至关重要。下面我们逐步揭示修炼背后的数学规则。首先，我们来看攻击修炼。每提升一级，你的伤害值将增加2%的基础上，额外提升5点。例如，原本100点伤害，一级攻击修炼提升后变为107点，二级则提升至114点。这样的加成直接影响战斗效率。
【笔记】扩散模型的条件生成
条件控制扩散模型生成，旨在赋予模型灵活性，使其能按需生成结果。主要方法分为两类：Classifier-Guidance与Classifier-Free。在Classifier-Guidance方法中，通过引入条件向量，将生成过程调整为特定形式，由贝叶斯定理给出其概率分布。
条件概率 条件概率是在已知某事件发生的情况下，对另一事件发生可能性的估计。若事件A已发生，求事件B发生的概率记为P（B|A）。计算公式为P（B|A） = P（A∩B） / P（A），若P（A） = 0，则条件概率未定义。
实验过程中，采用精密仪器如MT5天平等测定溶解度，优化实验条件以确保药物与介质充分接触，如采用摇瓶法时，精确控制温度和搅拌速度，防止粒子聚集，确保达到溶解平衡。油水分配系数测定中，通过对比实验和参考值，评估药物的渗透性，如7-TMICT在不同pH和RGP2-1条件下的稳定性研究。