Apr, 2024
扩散模型概述：应用、引导生成、统计速率和优化
An Overview of Diffusion Models: Applications, Guided Generation, Statistical Rates and Optimization
Minshuo Chen, Song Mei, Jianqing Fan, Mengdi Wang
TL;DR扩散模型是强大且通用的生成式人工智能技术，在计算机视觉、音频、强化学习和计算生物学等领域取得了巨大的成功。本文回顾了扩散模型的新兴应用，理解了它们在各种控制下的样本生成。同时，我们概述了现有的扩散模型理论，涵盖了它们的统计性质和采样能力。进一步地，我们评述了通过条件扩散模型进行高维结构化优化的新途径，将解决方案的搜索重新定义为条件采样问题，并通过扩散模型进行求解。最后，我们讨论了扩散模型的未来发展方向。本文旨在为刺激前瞻性的扩散模型理论和方法提供全面的理论介绍。