Ein Diffusionsmodell-Tutorial, das Ihre Zeit wert ist, von der Purdue University

Diffusion kann nicht nur besser imitieren, sondern auch „erschaffen“.

Diffusionsmodell ist ein Bilderzeugungsmodell. Im Vergleich zu bekannten Algorithmen wie GAN und VAE im Bereich der KI verfolgt das Diffusionsmodell einen anderen Ansatz. Seine Hauptidee besteht darin, dem Bild zunächst Rauschen hinzuzufügen und es dann schrittweise zu entrauschen. Das Entrauschen und Wiederherstellen des Originalbilds ist der Kernbestandteil des Algorithmus. Der endgültige Algorithmus ist in der Lage, aus einem zufälligen verrauschten Bild ein Bild zu erzeugen.

In den letzten Jahren hat das erstaunliche Wachstum der generativen KI viele spannende Anwendungen in der Text-zu-Bild-Generierung, Videogenerierung und mehr ermöglicht. Das Grundprinzip dieser generativen Werkzeuge ist das Konzept der Diffusion, eines speziellen Sampling-Mechanismus, der einige der als schwer lösbar geltenden Mängel früherer Methoden überwindet.

Kürzlich hat Stanley H. Chan von der Purdue University ein Tutorial zu Diffusionsmodellen „Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision“ veröffentlicht, das eine intuitive und detaillierte Erklärung der Technologie in dieser Richtung bietet.

Ziel dieses Tutorials ist es, die Grundideen von Diffusionsmodellen zu diskutieren. Die Zielgruppe sind Wissenschaftler und Doktoranden, die sich für Diffusionsmodellforschung interessieren. In diesem Tutorial werden die Prinzipien von Diffusionsmodellen und ihre Anwendung zur Lösung anderer Probleme erläutert, damit Wissenschaftler und Doktoranden diese Modelle besser verstehen und anwenden können.

Link zum Artikel: https://arxiv.org/abs/2403.18103

Dieses Tutorial besteht aus vier Teilen und behandelt einige grundlegende Konzepte zur Unterstützung generativer Diffusionsmodelle in der aktuellen Forschungsliteratur: Variational Autoencoders (VAEs) und Denoised Diffusion Probabilistisches Modell (DDPM), Langevin Dynamics Score Matching (SMLD) und SDE. Diese Modelle leiten unabhängig voneinander die gleichen Verbreitungsideen aus mehreren Perspektiven ab und sind 50 Seiten lang.

Vorstellung des Autors

Der Autor dieses Tutorials ist Stanley H. Chan, Elmore Associate Professor, School of Electrical and Computer Engineering und Department of Statistics, Purdue University, USA.

Im Jahr 2007 erhielt Stanley Chan seinen Bachelor-Abschluss von der University of Hong Kong und erlangte dann 2009 und 2011 seinen Master-Abschluss in Mathematik und seinen Ph.D. in Elektrotechnik von der University of Canada, San Diego. Von 2012 bis 2014 war er als Postdoktorand an der Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences tätig. Seit 2014 an der Purdue University.

Stanley Chan beschäftigt sich hauptsächlich mit der computergestützten Bildgebungsforschung. Sein Forschungsauftrag besteht darin, intelligente Kameras zu bauen, indem er Sensoren und Algorithmen mitentwickelt, um Sichtbarkeit unter allen Bildbedingungen zu ermöglichen.

Stanley Chan hat außerdem mehrere Paper Awards gewonnen, darunter den Best Paper Award 2022 der IEEE Signal Processing Society (SPS), den Best Paper Award 2016 der IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) usw.

^{Referenzlink:}

^{https://engineering.purdue.edu/ChanGroup/stanleychan.html}

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin Diffusionsmodell-Tutorial, das Ihre Zeit wert ist, von der Purdue University. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!