集中模型

最近，集中模型（Diffusion Model）在图象生成领域取得了显著的进展，为图象生成和视频生成任务带来了前所未有的发展机遇。尽管取得了令人印象深刻的结果，集中模型在推理流程中天然存在的多步数迭代去噪特性导致了较高的计算成本。近期出现了一系列集中模型蒸馏算法来减速集中模型的推理流程。这些方式大致可以分为两类：i) 轨迹保持蒸馏；ii) 轨迹重构蒸馏。然而，这两类方式会分别受到动机天花板有限或者…

如果你有被 Sora 生成的视频震撼到，那你就已经见识过集中模型在视觉生成方面的巨大潜力。当然，集中模型的潜力并不止步于此，它在许多其它分歧领域也有着让人期待的应用前景，更多案例可参阅机器之心不久前的报道《爆火Sora背后的技术，一文综述集中模型的最新发展方向》。近日，来自新加坡国立大学的尤洋团队、加州大学伯克利分校、Meta AI Research 的一项新研讨找到了集中模型的一个新应用方向：用…

为了使机器具有人类的想象力，深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本，尤其是集中模型，在多个范畴表现出色。集中模型解决了其他模型的限制，如 VAEs 的后验散布对齐问题、GANs 的不稳定性、EBMs 的计算量大和 NFs 的网络约束问题。因此，集中模型在计算机视觉、自然语言处理等方面备受关注。集中模型由两个流程组成：前向流程和反向流程。前向流程把数据转化为简单的先验散布，而反向流程则…