值得你花时间看的扩散模型教程,来自普渡大学

Diffusion 不仅可以更好地模仿,而且可以进行「创作」。

扩散模型(Diffusion Model)是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法,扩散模型另辟蹊径,其主要思想是一种先对图像增加噪声,再逐步去噪的过程,其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。

近年来,生成式 AI 的惊人增长为文本到图像生成、视频生成领域等许多令人兴奋的应用提供了支持。这些生成工具背后的基本原理是扩散的概念,这是一种特殊的采样机制,克服了以前的方法中被认为难以解决的一些缺点。

最近,来自普渡大学的 Stanley H. Chan 发布了一份扩散模型的教程《Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision》,对该方向技术进行了直观详尽的解释。

本教程的目标是讨论扩散模型的基本思想,目标受众包括对扩散模型研究,或应用这些模型正在解决其他问题的本科生和研究生。

文章链接:arxiv.org/abs/2403.18...

该教程包括四个部分,涵盖了最近研究文献中支持扩散生成模型的一些基本概念:变分自编码器(VAE)、DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)、SMLD(Score Matching with Langevin Dynamics)和 SDE,从多个角度独立导出了相同的扩散思想,共长 50 页。

作者介绍

这篇教程的作者是美国普渡大学电气与计算机工程学院和统计学系 Elmore 副教授 Stanley H. Chan。

Stanley Chan 2007 年在香港大学获得学士学位,2009 年、2011 年分别在加州大学圣地亚哥分校获得数学硕士学位和电气工程博士学位。2012 年至 2014 年在哈佛大学约翰・A・保尔森工程与应用科学学院担任博士后研究员。2014 年加入普渡大学。

Stanley Chan 主要从事计算成像研究。他的研究任务是通过共同设计传感器和算法来构建智能相机,以实现在所有成像条件下的可视性。

Stanley Chan 还多次获得论文奖项,包括 2022 年 IEEE 信号处理学会(SPS)最佳论文奖、2016 年 IEEE 国际图像处理会议(ICIP)最佳论文奖等等。

参考链接:

engineering.purdue.edu/ChanGroup/s...

相关推荐
羑悻的小杀马特44 分钟前
OpenCV 引擎:驱动实时应用开发的科技狂飙
人工智能·科技·opencv·计算机视觉
guanshiyishi4 小时前
ABeam 德硕 | 中国汽车市场(2)——新能源车的崛起与中国汽车市场机遇与挑战
人工智能
极客天成ScaleFlash4 小时前
极客天成NVFile:无缓存直击存储性能天花板,重新定义AI时代并行存储新范式
人工智能·缓存
澳鹏Appen5 小时前
AI安全:构建负责任且可靠的系统
人工智能·安全
蹦蹦跳跳真可爱5896 小时前
Python----机器学习(KNN:使用数学方法实现KNN)
人工智能·python·机器学习
视界宝藏库6 小时前
多元 AI 配音软件,打造独特音频体验
人工智能
xinxiyinhe7 小时前
GitHub上英语学习工具的精选分类汇总
人工智能·deepseek·学习英语精选
ZStack开发者社区7 小时前
全球化2.0 | ZStack举办香港Partner Day,推动AIOS智塔+DeepSeek海外实践
人工智能·云计算
Spcarrydoinb8 小时前
基于yolo11的BGA图像目标检测
人工智能·目标检测·计算机视觉
kcarly9 小时前
DeepSeek 都开源了哪些技术?
开源·大模型·llm·deepseek