Dec, 2023

对抗去噪扩散模型用于无监督异常检测

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TL;DR本文提出了基于敌对去噪扩散模型（ADDM）的研究。ADDM 基于去噪扩散概率模型（DDPM），并通过敌对学习进行互补训练。实验结果表明，ADDM 在无监督 MRI 图像异常检测上表现优于现有的基于生成模型的无监督异常检测方法。
发现论文，激发创造
  • 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

  • Adv-KD: 教师对抗知识蒸馏以加速扩散采样

    通过将去噪步骤直接整合到模型的架构中，本研究提出了一种新方法，将扩散模型与生成对抗网络结合起来，通过知识蒸馏实现更高效的训练和评估，从而减少了所需的参数和去噪步骤，提高了测试时的采样速度。

    May, 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

  • 改进降噪扩散概率模型

    通过对 DDPM 模型进行简单修改，可以在保持高质量样本的同时达到具有竞争力的对数似然值，并学习反向扩散过程的方差，从而使用数量级更少的正向传递采样。使用精度和召回率比较 DDPM 和 GAN 模型的性能，并证明这些模型的样本质量和似然值可以与模型容量和训练计算平稳地提高。

    Feb, 2021

  • 利用条件降噪扩散模型进行异常检测

    本文提出 DDAD，一种新的基于去噪扩散的异常检测方法，其中包括图像重建的新型去噪过程、利用生成样例细调特征提取器的域适应方法等，通过在多个数据集上的测试验证了其优越性能。

    May, 2023

  • 半隐式去噪扩散模型（SIDDM）

    通过匹配隐式和显式因素，我们提出了一种新的方法，以解决生成模型中的采样难题，该方法利用隐式模型匹配噪声数据的边缘分布和前向扩散的显式条件分布，以有效地匹配联合降噪分布，并获得与扩散模型相当的生成性能和比采样步骤少的模型相比更好的结果。

    Jun, 2023

  • 双边去噪扩散模型

    该论文提出了新的双边去噪扩散模型（BDDMs）来提高样本生成的质量和速度，其可以更加高效和简单地训练，以及进一步优化先前训练好的模型。

    Aug, 2021

  • 引导扩散模型用于对抗性纯化

    本文提出了一种新颖的净化方法，即导向扩散模型净化（GDMP），旨在帮助保护深度神经网络分类器免受对抗攻击的影响。在各种数据集上进行的广泛实验表明，所提出的 GDMP 将由对抗攻击引起的扰动降至浅层范围，从而显着提高了分类的正确性，并提高了 5％的鲁棒性。

    May, 2022

  • 无监督异常检测：使用聚合的规范扩散

    我们介绍了一种名为 ANDi 的新型无监督异常检测（UAD）方法，通过聚合预测去噪步骤与基于金字塔高斯噪声训练的去噪扩散概率模型（DDPMs）中的真实反向过渡之间的差异，在多种类型的异常中展现了显著优越性。

    Dec, 2023

  • UDPM: 上采样扩散概率模型

    本文介绍了一种基于 Markovian 过程的 Upsampling Diffusion Probabilistic Model（UDPM），相较于传统的 Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM），它在降低潜变量维度的同时，仅需 7 个扩散步骤即可生成 $256 imes 256$ 的高清图像。

    May, 2023