Nov, 2023

条件储层相生成的潜在扩散模型

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TL;DR基于有限测量数据生成准确且地质真实的储层相是油气行业的关键问题之一。本文提出了一种新型潜在扩散模型，用于条件生成储层相，该模型在保持条件数据完整性方面明显优于以 GAN 为基础的备选方案。
reservoir facieslimited measurementsgeostatisticsgenerative adversarial networkslatent diffusion model
发现论文，激发创造
  • 基于相类模型的参数化和数据同化的潜隐式扩散模型

    地质参数化中使用低维潜变量进行降维，结合扩散模型和隐含扩散模型，通过去噪实现从含有噪声的输入场生成新的地质实现，该模型经过稳定性测试，并用于基于集合的数据同化，实现了显著的不确定性降低和一致的地质模型。

    Jun, 2024

  • 一种基于原则的深度学习方法用于地质相生成

    通过生成对抗网络和深度变分推断来条件模拟地下体积中的蜿蜒通道，可以有效地从目标数据分布中进行采样和优化稳定化方法。

    May, 2023

  • 结构部件设计的潜在扩散模型

    该论文提出了一个用于生成结构组件设计的框架，利用潜在扩散模型生成满足一系列问题特定加载条件的潜在设计，从而具有编辑现有设计的优势。通过使用结构拓扑优化得到的几何数据集进行训练，我们的框架生成了近乎最优的设计，并提供了定量结果支持生成设计的结构性能和潜在候选设计的变化性，以及框架的可扩展性的证据。此框架可用作生成类似拓扑优化设计的新近乎最优设计的起点。

    Sep, 2023

  • 具备语音条件的潜空间扩散和人脸先验的逼真语音到人脸生成

    提出了一种利用 Speech-Conditioned Latent Diffusion Model (SCLDM) 的语音到人脸生成框架，通过对话音频和面部特征之间的对比预训练以及引入残差的方式，实现了更加逼真的人脸图像生成。在 AVSpeech 数据集和 Voxceleb 数据集上，该方法在所有度量指标上均取得了显著提升，尤其是在余弦距离度量指标上分别提升了 32.17 和 32.72。

    Oct, 2023

  • CLR-Face：基于得分驱动扩散模型的盲目人脸修复的条件潜在精细化

    我们提出了一种基于扩散先验的 VQGAN 结构，在学习完整的潜在嵌入分布的同时，迭代地从受损对应物恢复干净嵌入，结合身份恢复网络的输出对逆向扩散过程进行约束，以在潜在空间中实现知觉和保真度的分离，取得最佳性能。

    Feb, 2024

  • 基于双曲几何的潜在扩散模型用于图生成

    通过建立基于双曲几何的可解释度度量的几何潜变空间，使用径向和角度几何特性约束的几何潜变过程，HypDiff 框架能有效地捕捉和保留图的拓扑信息，并在各种拓扑结构的图生成中表现出卓越的效果。

    May, 2024

  • DNA 序列生成的潜在扩散模型

    通过深度生成模型，特别是深度扩散模型，来合成 DNA 序列在合成生物学领域开辟了新的前景。我们提出了一种新颖的潜在扩散模型 (DiscDiff)，通过将离散 DNA 序列嵌入连续的潜在空间，使用自编码器来利用连续扩散模型强大的生成能力生成离散数据。此外，我们引入了一种新的度量标准 Frechet Reconstruction Distance (FReD)，用于衡量 DNA 序列生成结果的样本质量。我们的 DiscDiff 模型能够生成与真实 DNA 序列在 Motif 分布、潜在嵌入分布 (FReD) 和染色质剖面方面紧密相符的合成 DNA 序列。此外，我们还贡献了一个包含 15 个物种的 15 万个唯一启动子 - 基因序列的全面跨物种数据集，为未来基因组学中的生成建模工作提供丰富的资源。我们将在发表后公开我们的代码。

    Oct, 2023

  • 混合潜在扩散

    本研究介绍了一种基于文本的图像编辑方法，利用最新的扩散模型对一些基于文本主题的地方图像进行编辑，通过结合扩散模型的速度和 Blended Diffusion，提高了编辑的效率，并通过优化方法来解决扩散模型无法完美重建图像的问题，实现了比当前方法更高的精度和速度

    Jun, 2022

  • 通过潜在扩散模型对人脸图像进行保留身份的老化处理

    本文提出、训练和验证了使用潜在的文本到图像扩散模型来综合老化和年轻化的人脸图像，评估了该方法在 CelebA 和 AgeDB 数据集上的表现，发现与现有的最先进基线相比，误识率显著降低了约 44%。

    Jul, 2023

  • 使用扩散模型进行无偏面部合成：我们已经达到目标了吗？

    利用定性和定量指标以及用户研究，本论文主要研究了生成模型在面部图像生成中的有效性和不足之处，并提出了一个框架来审核生成的面部图像的特征。通过对最先进的文本到图像扩散模型生成的面部进行应用，我们发现面部图像生成存在的限制包括对文本提示的忠实度、人口统计不平衡和分布偏移。此外，我们还提出了一种分析模型，以了解训练数据选择如何影响生成模型的性能。

    Sep, 2023