亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

去噪擴散模型(DDMs)已經成為一種強大的生成模型。正向擴散過程會緩慢地擾動數據，而深度模型則學會逐漸去噪。合成相當于求解由學習的模型定義的微分方程(DE)。為了獲得高質量的生成，求解DE需要緩慢的迭代求解器。在這項工作中，我們提出了高階去噪擴散求解器(GENIE):基于截斷泰勒方法，我們推導了一種新的高階求解器，它顯著加速了合成。我們的求解器依賴于受擾數據分布的高階梯度，即高階分數函數。在實踐中，只需要雅可比向量積(JVPs)，本文建議通過自動微分從一階分數網絡中提取它們。然后，我們將JVP提取到一個單獨的神經網絡中，使我們能夠在合成過程中高效地計算新采樣器所需的高階項。我們只需要在一階分數網絡上訓練一個額外的小頭部。我們在多個圖像生成基準測試上驗證了GENIE，并證明了GENIE優于所有以前的求解器。與最近從根本上改變DDMs中的生成過程的方法不同，GENIE解決了真正的生成DE，并仍然支持編碼和引導采樣等應用。項目頁面和代碼://nv-tlabs.github.io/GENIE。

Diffusion Model是近年來快速發展并得到廣泛關注的生成模型。它通過一系列的加噪和去噪過程，在復雜的圖像分布和高斯分布之間建立聯系，使得模型最終能將隨機采樣的高斯噪聲逐步去噪得到一張圖像。在生成效果上，diffusion model可以媲美廣受歡迎的GAN的方法，并且相比GAN，diffusion model是基于最大似然的生成模型，在訓練時不會遇到模式崩塌和不穩定的情況。此外GAN的discriminator的判別能力限制了GAN的生成多樣性，而diffusion model的多樣性更為豐富，并且在有條件生成任務中，由于diffusion model是從隨機的噪聲開始采樣，即使對于同一張參考，diffusion model也可以給出理論上無限多的采樣結果。這一特征在實際應用中頗為重要，目前已有不少工作將有條件生成的diffusion model運用在文字/分割圖/簡筆畫到圖像生成、圖像編輯、超分辨率等任務中，取得不少成果。

CVPR 2022 線下會議將于 2022 年 6 月 21 日-24 日在美國新奧爾良舉行。而今年投稿量創新高超過了一萬，其中 2067 篇論文被接收。相關一系列教程從19號就開始了。來自英偉達和Google的三名研究學者講述了《基于擴散的去噪生成建模:基礎與應用》教程，182頁ppt帶你更好地了解高保真圖像視頻生成方法。

去噪擴散模型，也被稱為基于分數的生成模型，是最近出現的一個強大的生成模型類別。它們在高保真圖像生成方面表現出驚人的結果，甚至常常超過生成對抗網絡。重要的是，它們還提供了較強的樣本多樣性和對已學習數據分布的保真模式覆蓋。這意味著去噪擴散模型非常適合學習復雜多樣的數據模型。去噪擴散模型定義了一個正向擴散過程，通過逐漸擾動輸入數據將數據映射到噪聲。數據生成是通過一個學習的、參數化的反向過程實現的，該過程執行迭代去噪，從純隨機噪聲開始(見上圖)。雖然擴散模型相對較新，但它們已經發現了許多成功的應用。例如，它們已經在計算機視覺中用于圖像編輯、可控、語義和文本驅動的圖像合成、圖像到圖像的翻譯、超分辨率、圖像分割以及三維形狀生成和完成。

在本教程中，我們介紹了去噪擴散模型的基礎，包括他們的離散步驟的公式以及他們的基于微分方程的描述。我們還討論了與實踐者相關的實際實施細節，并強調了與其他現有生成模型的聯系，從而將去噪擴散模型置于更廣泛的背景中。此外，我們回顧了近年來加速采樣、條件生成等方面的技術擴展和先進方法。采樣速度慢一直是擴散模型去噪的主要缺點。然而，已經出現了許多有希望克服這一挑戰的技術。最近去噪擴散模型在高分辨率條件生成任務中也取得了驚人的進展，例如文本到圖像的生成，我們討論了實現這一目標的幾個關鍵的先進技術。為了展示去噪擴散模型如何適合視覺用例，我們也回顧了在計算機視覺中的成功應用。

考慮到擴散模型具有生成質量高、模式覆蓋率和多樣性的獨特優勢，以及近年來關于快速采樣和條件生成的研究成果，我們認為擴散模型將在計算機視覺和圖形學領域得到廣泛應用。不幸的是，擴散模型依賴于相當技術性的概念，因此在許多應用領域，這些模型的真正潛力還沒有被釋放出來，因為研究它們的社區仍然相對較小。本教程的主要目標是使擴散模型可通過提供一個介紹性的短期課程廣泛的計算機視覺觀眾。本教程將建立在生成學習的簡單概念上，并將為感興趣的研究人員和從業者提供基礎知識，以開始在這一令人興奮的領域工作。

//cvpr2022-tutorial-diffusion-models.github.io/

日程目錄：

引言 Introduction

Part (1): Denoising Diffusion Probabilistic Models Part (2): Score-based Generative Modeling with Differential Equations Part (3): Advanced Techniques: Accelerated Sampling, Conditional Generation, and Beyond 應用：

Applications (1): Image Synthesis, Text-to-Image, Controllable and Semantic Generation Applications (2): Image Editing, Image-to-Image, Superresolution, Segmentation Applications (3): Discrete State Models, 3D Generation, Medical Imaging, Video Synthesis Conclusions, Open Problems and Final Remarks

講者介紹：

Karsten Kreis是英偉達多倫多人工智能實驗室的高級研究科學家。在加入NVIDIA之前，他曾在D-Wave Systems從事深度生成建模工作，并參與創立了一家利用生成模型進行藥物發現的初創公司Variational AI。在轉向深度學習之前，Karsten在馬克斯普朗克光科學研究所完成了量子信息論碩士學位，在馬克斯普朗克聚合物研究所完成了計算與統計物理學博士學位。目前，Karsten的研究重點是開發新的生成學習方法，以及將深度生成模型應用于計算機視覺、圖形和數字藝術等領域的問題。

Ruiqi Gao是谷歌research, Brain team的研究科學家。她的研究方向是統計建模和學習，主要關注生成模型和表示學習。她于2021年獲得加州大學洛杉磯分校(UCLA)統計學博士學位，在視覺、認知、學習和自主研究中心(VCLA)工作，導師是Song-Chun Zhu 和 Ying Nian Wu。她最近的研究主題包括深度生成模型的可擴展訓練算法，以及在計算機視覺、自然語言處理和神經科學中的應用。

Arash Vahdat是NVIDIA的首席研究科學家，專攻計算機視覺和機器學習。在加入NVIDIA之前，他是D-Wave Systems的一名研究科學家，在那里他致力于深度生成學習和弱監督學習。在D-Wave之前，Arash是西蒙弗雷澤大學(SFU)的一名研究教師，他領導了深度視頻分析的研究，并教授大數據機器學習研究生水平的課程。在Greg Mori的指導下，Arash在SFU獲得了視覺分析潛在變量框架的博士和碩士學位。他目前的研究領域包括深度生成學習、弱監督學習、高效神經網絡和概率深度學習。