NeurIPS与AAAI焦点：扩散模型与文本生成的强强联手

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶量产第一线的小伙伴等你加入Introduction 背景介绍： 扩散模型 是一类生成模型，通过模拟数据逐步添加噪声的扩散过程和逆向去噪声的生成过程，学习数据的概率分布。其核心是利用马尔可夫链逐步生成逼真的数据，广泛用于图像、文本等生成任务。 在 文本生成 中，扩散模型通过逐步优化 初始随机噪声的方式生成连贯的文本 。它可以实现多样性与灵活性的平衡，适用于 对话生成、翻译和文本补全 等任务，展现出强大的生成能力和潜力。 学习的文章标题： 学习的文章框架： 学习的文章个人总结： 这篇文章 提出了一个叫做DiffUTE的通用文本编辑扩散模型 ，主要贡献有三点：第一，模型结合了字符形状和位置的精细控制，能够在多语言场景中生成高质量、自然的文本编辑效果； ………………………………