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        何愷明謝賽寧解剖擴散模型,新作剛剛出爐

        AIGC動態2年前 (2024)發布 量子位
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        何愷明謝賽寧解剖擴散模型,新作剛剛出爐

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        原標題:何愷明謝賽寧解剖擴散模型,新作剛剛出爐
        關鍵字:模型,噪聲,表示,損失,編碼器
        文章來源:量子位
        內容字數:5727字

        內容摘要:


        編輯部 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAICV大神何愷明,也來搞擴散模型(Diffusion Model)了!
        大神最新論文剛剛掛上arXiv,還是熱乎的:解構擴散模型,提出一個高度簡化的新架構l-DAE(小寫的L)。
        并且通過與何愷明在視覺自監督學習領域的代表作MAE(Masked Autoencoder)對比,更好地理解了擴散模型內部的工作原理。
        不僅如此,這篇論文還發現在擴散模型中,去噪過程比擴散過程更重要。
        這項工作陣容非常豪華,不僅有何愷明坐鎮,合著作者中還有紐約大學計算機科學助理教授、CV大牛謝賽寧。
        以及曾和他共同發表ConvNeXT工作的劉壯——他同時是DenseNet的共同一作。
        給擴散模型開刀團隊認為,盡管去噪擴散模型在生成任務上表現出色,但它們在表示學習方面的能力尚未得到充分探索。
        為此,他們找到一個新穎的研究方法:
        希望通過解構擴散模型,將其逐步轉化為類似于MAE的架構,以更深入地理解其在自監督學習中的表示學習能力。
        先來一圖概括解構過程:
        (如果你也覺得這個圖很眼熟,沒錯,就是謝賽寧在代表作ConvNeXT中使用的同款。)
        以使用了VQGAN tok


        原文鏈接:何愷明謝賽寧解剖擴散模型,新作剛剛出爐

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        文章來源:量子位
        作者微信:QbitAI
        作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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