NeurIPS 2024｜浙大 & 微信 & 清华：彻底解决扩散模型反演问题

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转载机器之心 本篇论文已经被NeurIPS 2024接收。第一作者王方懿康是微信视觉团队实习生，同时也是浙江大学一年级硕士研究生。共同一作是微信高级研究员Hubery。通讯作者是浙江大学助理教授张超。其他作者包括来自清华大学的董玥江，来自浙江大学的朱胡旻昊，赵涵斌助理教授和钱徽教授，以及微信基础视觉和视觉生成技术负责人李琛。 随着扩散生成模型的发展，人工智能步入了属于 AIGC 的新纪元。扩散生成模型可以对初始高斯噪声进行逐步去噪而得到高质量的采样。当前，许多应用都涉及扩散模型的反演，即找到一个生成样本对应的初始噪声。当前的采样器不能兼顾反演的准确性和采样的质量。 为彻底解决这一问题，微信视觉团队与浙江大学和清华大学联手提出了基于双向显式线性多步法的扩散模型精确反演采样器（BELM）这一通用算法，并 ………………………………