值得你花時(shí)間看的擴(kuò)散模型教程，來(lái)自普渡大學(xué)

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文章來(lái)源：機(jī)器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：2376字

內(nèi)容摘要：

機(jī)器之心報(bào)道
編輯：小舟、澤南Diffusion 不僅可以更好地模仿，而且可以進(jìn)行「創(chuàng)作」。
擴(kuò)散模型（Diffusion Model）是圖像生成模型的一種。有別于此前 AI 領(lǐng)域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法，擴(kuò)散模型另辟蹊徑，其主要思想是一種先對(duì)圖像增加噪聲，再逐步去噪的過(guò)程，其中如何去噪還原圖像是算法的核心部分。而它的最終算法能夠從一張隨機(jī)的噪聲圖像中生成圖像。近年來(lái)，生成式 AI 的驚人增長(zhǎng)為文本到圖像生成、視頻生成領(lǐng)域等許多令人興奮的應(yīng)用提供了支持。這些生成工具背后的基本原理是擴(kuò)散的概念，這是一種特殊的采樣機(jī)制，克服了以前的方法中被認(rèn)為難以解決的一些缺點(diǎn)。
最近，來(lái)自普渡大學(xué)的 Stanley H. Chan 發(fā)布了一份擴(kuò)散模型的教程《Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision》，對(duì)該方向技術(shù)進(jìn)行了直觀詳盡的解釋。
本教程的目標(biāo)是討論擴(kuò)散模型的基本思想，目標(biāo)受眾包括對(duì)擴(kuò)散模型研究，或應(yīng)用這些模型正在解決其他問(wèn)題的本科生和研究生。文章鏈接：https://arxiv.org/abs/2403.18103
該教程包括

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文章來(lái)源：機(jī)器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡(jiǎn)介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)