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Diffusion扩散模型介绍
关于扩散模型(Diffusion Models)有很多种理解,除了本文介绍的离散时间视角外,还有连续时间视角、概率分布转换视角、马尔可夫链视角、能量函数视角、数据增强与重建视角等。
本文的介绍是基于denoising diffusion probabilistic model (DDPM),DDPM已经在(无)条件图像/音频/视频生成领域取得了较多显著的成果,现有的比较受欢迎的的例子包括由OpenAI主导的GLIDE和DALL-E 2、由海德堡大学主导的潜在扩散和由Google Brain主导的图像生成。
模型推理结果
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