パデュー大学による、時間をかける価値のある拡散モデルのチュートリアル

普及は、より良いものを模倣するだけでなく、「創造」することもできます。

拡散モデルは画像生成モデルです。 AI 分野でよく知られている GAN や VAE などのアルゴリズムと比較すると、拡散モデルは異なるアプローチを採用しており、その主な考え方は、最初に画像にノイズを追加し、その後徐々にノイズを除去するプロセスです。ノイズを除去して元の画像を復元する方法は、アルゴリズムの中核部分です。最後のアルゴリズムは、ランダムなノイズを含む画像から画像を生成できます。

近年、生成 AI の驚異的な成長により、テキストを画像生成やビデオ生成などに変換する多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になりました。これらの生成ツールの背後にある基本原理は拡散の概念であり、これは解決が難しいと考えられていた以前の方法の欠点の一部を克服する特別なサンプリング メカニズムです。

最近、パデュー大学の Stanley H. Chan 氏が、拡散モデルに関するチュートリアル「イメージングとビジョンのための拡散モデルに関するチュートリアル」をリリースしました。このチュートリアルでは、この方向のテクノロジについて直感的かつ詳細に説明しています。

このチュートリアルの目的は、拡散モデルの基本的な考え方について説明することです。対象読者には、拡散モデルの研究に興味のある科学者や大学院生が含まれます。このチュートリアルでは、科学者や大学院生がこれらのモデルをよりよく理解し、適用できるように、拡散モデルの原理と他の問題解決への応用について説明します。

記事リンク: https://arxiv.org/abs/2403.18103

このチュートリアルは、最近の研究文献におけるサポートの普及をカバーする 4 つのパートで構成されています。生成モデルの概念: 変分オートエンコーダー (VAE)、ノイズ除去拡散確率モデル (DDPM)、ランジュバン ダイナミクス スコア マッチング (SMLD)、および SDE。これらのモデルは、同じ普及アイデアを複数の視点から独自に導き出しており、長さは 50 ページです。

著者の紹介

このチュートリアルの著者は、電気コンピュータ工学部および工学部のエルモア准教授です。統計学、パデュー大学、米国 Stanley H. Chan

2007 年、スタンレー チャンは香港大学で学士号を取得し、その後カナダ大学で数学の修士号と電気工学の博士号を取得しました。それぞれ2009年と2011年のサンディエゴ。 2012 年から 2014 年まで、ハーバード大学ジョン A. ポールソン工学応用科学大学院で博士研究員を務めました。 2014年にパデュー大学に入学。

Stanley Chan は主に計算画像研究に従事しています。彼の研究使命は、センサーとアルゴリズムを共同設計して、あらゆる画像条件での可視性を可能にするスマート カメラを構築することです。

Stanley Chan は、2022 IEEE Signal Processing Society (SPS) Best Paper Award、2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) Best Paper Award など、複数の論文賞も受賞しています。

^{参考リンク:}

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

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