扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

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An overview of diffusion models: Applications, guided generation, statistical rates and optimization 扩散模型概述:应用、引导生成、统计速率和优化 https://arxiv.org/pdf/2404.07771 摘要 扩散模型是一种强大且通用的生成人工智能技术，在计算机视觉、音频、强化学习和计算生物学领域取得了巨大成功。 在这些应用中，扩散模型提供灵活的高维数据建模，并充当采样器，用于在任务所需属性的主动指导下生成新样本。 尽管取得了显着的实证成功，但扩散模型的理论非常有限，可能会减慢进一步利用和改进扩散模型的原则性方法创新。 在本文中，我们回顾了扩散模型的新兴应用，了解它们在各种控制下的样本生成。接下来，我们概述现有的扩散模型理论，涵盖其统计特性和采样能力。 我们采用渐进式的例程，从无条件扩散模型开始，然后连接到有条件的对应模型。 此外，我 ………………………………