2024年了diffusion还有什么可做的？ - 知乎
大概意思是，RF-Diffusion的核心思想是将扩散模型（Diffusion Model）应用于无线信号的生成，以此来增强无线信号数据的多样性和丰富性。 我算是涨了见识了，所以要坚持写东西，做交流，这太重要了。
扩散模型为什么会这么火，本质上相比于GAN到底好在哪里，可以 …
与此同时，Diffusion model 却一直默默无闻，直到 2020 年《Denoising Diffusion Probabilistic Models》论文所导致的图像生成能力超过了 GANs，并且在2021年《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》直接将 Diffusion 架构放在 Latent space 中运行，大大提高了运行效率和产出 ...
扩散模型中condition和guidance的区别是什么？ - 知乎
在扩散模型（Diffusion Models）中，condition和guidance都是指定条件，用于生成一张图像。 它们的主要区别在于指定条件的方式和应用情境。 Condition是一种限制性的条件，通常通过在初始随机噪声上添加某些限制来生成一张图像。
目前有将diffusion model用于文本生成的研究吗？ - 知乎
2022年10月10日 · 这篇是建立在Diffusion-LM的基础之上，通过设计"部分扩散”，即在每个diffusion step用 x_0 覆盖当前步的 x_t ，保持输入不变，实现了seq2seq的任务形式。另外文章进行了很严谨的证明，解释了Diffusion与自回归模型、非自回归模型的关系。
目前国内外diffusion model的研究现状如何？ - 知乎
Unsupervised Statistical Feature-Guided Diffusion Model for Sensor-based Human Activity Recognition, in arXiv 2023. Environment. Deep Diffusion Models for Seismic Processing, in Computers & Geosciences 2023. Related Diffusion Model Resources and Surveys. A Survey on Generative Diffusion Models, in arXiv 2022.
diffusion model的loss下降趋势是什么样的？ - 知乎
我通常理解diffusion model，是一个从低频逐步到高频的部分，在模型训练前期更多是在学习到数据集的低频分布，此时loss差异体现较大；但是在模型训练后期更多是在学习数据集的高频分布，此时loss差异较小，但是在人眼视觉感知层面差异较大。
对于最近大热的diffusion model，推荐普通的高校研究生进行此方 …
2022年10月13日 · 看实验室资源吧。diffusion model 需要比较多资源，如果实验室的显卡≥24GB，那还是玩的来的。 大致有两个方面可以做，每一个都值得研究： ①训练。就是从头训一个diffusion model，那就需要数张显卡，越多越好，batchsize越大效果越好，输入图片尺寸越大越 …
2023 年扩散模型还有什么可做的方向？ - 知乎
2022年11月30日 · 过去半年我主要在做diffusion model的无需训练的高质量采样加速，图像上目前做到10到25步了（dpm-solver++，stable-diffusion最新的官方采样算法，大部分情况下15步效果就很好了）。然而步数再少质量就会严重下降，仍然做不到实时采样，跟传统GAN的速度还是差距挺 …
diffusion model 最近在图像生成领域大红大紫，如何看待它的风头 …
Diffusion Model的直观图. 我们可以用一个直观的图来感受一下。diffusion model定义了一个简单的前向过程（下面那行），不断地加噪来把真实数据映射到标准高斯；然后又定义一个逆向过程来去噪（上面那行），并且逆向过程的每一步只需要是一个很简单的高斯分布即可。
扩散模型（diffusion model）为什么不训练一个模型，使用x(t)预 …
2022年12月25日 · Diffusion过程中遵循的分布，我们记为 q ，Denoise过程中遵循的分布，我们记为 p_{\theta} 。严格来说，Diffusion过程遵循的分布应该记为 q_{\phi} ，下标 \phi 也表示模型参数，也就是说，“规则”也算一种“模型”。理论上，你想对Diffusion单独训练一套模型，也是没有 ...