扩散模型是近年来快速发展并得到广泛关注的生成模型。它通过一系列的加噪和去噪过程,在复杂的图像分布和高斯分布之间建立联系,使得模型最终能将随机采样的高斯噪声逐步去噪得到一张图像。

精品内容

【ICML2025】SADA:稳定性引导的自适应扩散加速
专知会员服务
10+阅读 · 7月24日
用于时间序列预测的扩散模型:综述
专知会员服务
21+阅读 · 7月22日
生成模型中持续学习的综合综述
专知会员服务
18+阅读 · 6月17日
【ICML2025】扩散模型的二重性
专知会员服务
9+阅读 · 6月13日
重审扩散模型:从生成式预训练到一步生成
专知会员服务
14+阅读 · 6月12日
【CVPR2025教程】高效的文本到图像/视频建模
专知会员服务
11+阅读 · 6月11日
基于神经网络的图像风格迁移算法综述
专知会员服务
12+阅读 · 5月29日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员