Nov, 2023

透明度为基础的扩散模型用于异常检测

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TL;DR提出了一种新的透明度扩散过程，通过逐渐增加异常区域的透明度，恢复其正常外观并保持不含异常的区域的细节，从而实现精确的异常检测。TransFusion 在 VisA 和 MVTec AD 数据集上获得了 98.5% 和 99.2% 的图像级 AUROC，达到了最先进的性能。
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发现论文，激发创造
  • TransFusion: 一种实用有效的基于 Transformer 的扩散模型，用于 3D 人体动作预测

    TransFusion 是一种基于扩散的 3D 人体动作预测模型，它能够生成更有可能发生的样本并保持一定程度的多样性，通过使用 Transformer 作为骨干，以及在浅层和深层之间使用长跳连接和离散余弦变换来建模运动序列，改善性能，并与使用额外模块的先前基于扩散的模型相比，我们将所有输入（包括条件）都视为令牌，创造出比现有方法更精简的模型。我们对基准数据集进行了广泛的实验研究，以验证我们的人体动作预测模型的有效性。

    Jul, 2023

  • 医学异常检测的扩散模型

    我们提出了一种基于去噪扩散内隐模型的弱监督异常检测方法，结合分类器指导进行病态和健康主体之间的图像翻译，生成非常详细的异常地图，无需复杂的训练过程。

    Mar, 2022

  • GLAD: 全局和局部自适应扩散模型以实现更好的无监督异常检测

    通过引入合成异常样本和空间自适应特征融合方案，本文提出了一种全局和局部自适应扩散模型（GLAD）用于无监督异常检测，增加了灵活性并实现了无异常的重构，同时保留了尽可能多的正常信息。

    Jun, 2024

  • D3AD：动态去噪扩散概率模型用于异常检测

    扩展前述的隐式条件方法，我们提出了一种新的框架，通过动态步长计算、无噪声缩放输入和潜在空间投影的方式增强了扩散模型的能力，有效地定位异常并在两个著名异常检测数据集上取得了最先进的性能。

    Jan, 2024

  • 关于扩散建模用于异常检测

    该研究探讨了扩散模型在无监督和半监督异常检测中的应用，并在相应的基准测试中表现出了出色的性能，特别是在 DTPM 中，使用深度神经网络提高推断效率，获得了比 DDPM 更快的推理时间和更好的性能。

    May, 2023

  • 基于条件扩散模型的引导重建用于无监督脑磁共振成像异常检测

    通过在扩散模型上引入条件机制，对无监督异常检测中的脑部 MRI 图像重构进行优化，以提高重构质量、域适应性特征和分割性能，并且可在不同 MRI 采集和模拟对比度之间进行领域适应，从而提高脑部 MRI 无监督异常检测的性能和泛化能力。

    Dec, 2023

  • 医学异常检测的具有隐式指导的扩散模型

    THOR 利用时间异常图通过集成隐式指导来改进去噪过程，以保留未受病理影响的健康组织的完整性。通过在脑部 MRI 和手腕 X 射线中检测和分割异常来比较评估，THOR 超过了现有的基于扩散的方法。

    Mar, 2024

  • 探究无监督视频异常检测的扩散模型

    本研究探究了扩散模型在不使用数据注释的情况下，用于视频异常检测的性能。实验结果表明，该方法优于现有的生成模型，并且是第一项使用扩散模型并研究其参数影响的研究。

    Apr, 2023

  • TransFusion: 用多项式扩散转录语音

    本文旨在探究扩散模型用于语音识别的潜在性，提出了以预训练的语音特征为条件的扩散模型 TransFusion，并通过 LibriSpeech 语音识别基准测试展示了与现有高性能反差模型可比的性能。同时，我们提出了有效采样和译码多项式扩散模型的新技术。

    Oct, 2022

  • 基于扩散模型的时间序列异常检测

    扩散模型在多元时间序列异常检测中显示出潜力，通过比较基线模型和使用 ROCK-AUC 指标扩展的 PA% K 协议，在合成数据集上表现优于其他模型，在真实世界数据集上表现竞争力。

    Nov, 2023