生成式扩散模型综述
人工智能
2023-12-27 v9
摘要
深度生成模型已开启了人类创造力的另一深邃领域。通过捕捉并泛化数据中的模式，我们已进入面向通用创造力的人工智能（AIGC）的包罗万象之时代。值得注意的是，扩散模型作为最重要的生成模型之一，在图像、文本、语音、生物与医疗等多样领域中将人类构想具现为切实实例。为提供关于扩散模型的高级且全面的洞见，本综述从三个不同角度——扩散的基本公式、算法增强以及扩散的多样应用——详尽阐释其发展轨迹与未来方向。每一层面均经细致探究，以深化对其演进的理解。结构化与总结性方法见 https://github.com/chq1155/A-Survey-on-Generative-Diffusion-Model。
引用
@article{arxiv.2209.02646,
title = {A Survey on Generative Diffusion Model},
author = {Hanqun Cao and Cheng Tan and Zhangyang Gao and Yilun Xu and Guangyong Chen and Pheng-Ann Heng and Stan Z. Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.02646},
year = {2023}
}