May, 2024

扩散 - 哈密尔顿蒙特卡罗：用扩散模型驱动的参数推断

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TL;DR使用单一的扩散生成模型作为宇宙学参数推断模型和冷暗物质密度场的代码模拟器，旨在通过近似似然推断给出对宇宙学参数的严格约束，并展示这种参数推断方法较基准参数推断网络更具鲁棒性。
发现论文，激发创造
  • 宇宙场模拟与扩散模型的参数推断

    以宇宙学为背景，利用扩散生成模型进行冷暗物质密度场的模拟，研究宇宙学参数和功率谱之间的关系以及参数推断的准确性。

    Dec, 2023

  • 物理相关扩散模型

    通过在模型训练过程中加入约束条件使其生成的样本更符合所施加的约束，从而提高生成样本与约束的一致性，且相较于现有方法有更好的性能且不影响推断速度；该方法还可以自然地防止过拟合。

    Mar, 2024

  • 可微生成模型的渐近精确推断

    该研究介绍了一种在观测条件下，对生成模型进行高效的 MCMC 推断的方法。使用基于哈密顿蒙特卡罗的常约束变体来利用流形的平滑几何，无需近似贝叶斯计算，从而进行精确的推断。

    May, 2016

  • 基于扩散模型的原则性概率成像使用即插即用的先验

    采用扩散模型和马尔可夫链 - 蒙特卡洛算法解决反问题，通过降低到高斯去噪问题的后验采样，有效地实现了更准确的重建和后验估计。

    May, 2024

  • 用于快速模拟 CERN 粒子碰撞的生成扩散模型

    利用扩散模型，我们首次使用模拟方法对 ALICE 实验中的 Zero Degree Calorimeter（ZDC）进行了模拟，与现有基线相比实现了最高保真度，结果表明潜在扩散模型具有快速生成时间的显著潜力。

    Jun, 2024

  • 去噪扩散概率模型用于预测分子云密度

    本文介绍了新颖的深度学习去噪扩散概率模型（DDPM）方法，用于从投影质量表面密度图中推断巨大分子云（GMC）的体积或数量密度，该扩散方法相较于其他方法，能在预测数量密度方面提高一个数量级。

    Apr, 2023

  • 受限域的扩散模型

    本研究提出两种方法来扩展扩散模型至通过不等式约束定义的流形，包括基于对数障碍度量的失真度量以及基于反射布朗运动的失真度量，在合成和真实任务中进行了实证表明，包括蛋白质骨架和机器人臂运动的约束构象模拟。

    Apr, 2023

  • 冷扩散：无需噪声即可反转任意图像转换

    通过改变图像退化处理方法，可以构建一系列生成模型，并且即使使用完全确定性的退化方法，也可以轻松推广扩展扩散模型的训练和测试时间更新规则，为翻转任意过程的扩散模型打下基础，这一成功也质疑了该社区对扩散模型的理解。

    Aug, 2022

  • 利用前向模型的扩散：无需直接监督解决随机逆问题

    本文提出了一种基于去噪扩散概率模型的条件生成模型，通过把一个已知的、可求导的正向模型集成到去噪过程中，实现了间接观测信号的采样， 并在三项具有挑战性的计算机视觉任务中进行了验证。

    Jun, 2023

  • 分散合并马尔可夫链蒙特卡洛扩散生成模型

    使用扩散生成建模方法拟合子后验分布的密度近似，以更高效地解决合并问题，并且在高维问题上比现有的密度估计方法性能更好。

    Jun, 2024