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高斯分布的扩散模型：确切解和 Wasserstein 误差
本文研究了扩散模型以及它们在数据分布为高斯分布时的数值实现，通过精确表达不同的 Wasserstein 误差，从而比较每种误差类型对任何采样方案的影响，直接在数据空间中监测收敛性，实验证明扩散模型文献中推荐的数值方案也是适用于高斯分布的最佳
PDFa month ago
评分模型中的隐藏线性结构及其应用
通过对分数函数的规范分析，我们发现分数模型中存在线性结构，从而能够精确预测初始扩散轨迹并加速图像采样 15-30%，对模型设计和数据预处理具有重要意义。
PDF8 months ago
基于 2.5 阶得分的模型求解 3D 非逆问题
在医学成像领域，计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）是至关重要的技术。针对 CT 和 MRI 中遇到的稀视角 CT 和快速 MRI 重建等不同逆问题，基于评分的模型已被证明是有效的。然而，这些模型在实现准确的三维（3D）体重建方面面
PDFa year ago
基于得分扩散模型中颜色转移的改善
本论文提出了一种计算成本较低的非线性旁路连接解决方案，用于缓解基于得分的扩散模型中的色偏问题，并且该网络体系架构显著改善了生成图像的空间平均值，改善的独立性与生成图像的大小大约无关。
PDFa year ago
ICML通过基于分数的生成模型进行网络异常检测
本文提出了一种基于评分模型的方法来解决属性图中节点异常检测的问题，并在小规模图上取得了有竞争力的结果。对 Dirichlet 能量进行了实证分析，表明生成模型可能难以准确重构它。
PDFa year ago
基于得分的神经波函数学习模型
本研究提出了一个新的用于计算量子多体基态性质的优化框架，该方法通过基于 Langevin 动力学的梯度分数进行抽样，避免了显式概率分布，采用加权分数匹配目标引导模型正确收敛到基态，测例表明其能准确地学习原子系统的基态，并为量子系统的更高效表
PDFa year ago
基于得分的多模态自编码器
本研究提出一种新的方法，通过使用基于分数的模型（SBMs）共同建模单模 VAEs 的潜在空间，以增强多模态 VAEs 的生成性能。该模型利用 SBM 学习潜在变量之间的相关性来强制执行多模态一致性，从而将单模 VAEs 的优异生成质量与不同
PDFa year ago
用于生成建模的均值场博弈实验室
该研究表明，均场博弈论（MFGs）是解释、增强和设计生成模型的数学框架，该文研究了 MFGs 与基于流和扩散的几种生成模型之间的关系，并探讨了 MFGs 的最优性条件及其算法应用。
PDFa year ago
ECCV子空间扩散生成模型
通过在噪声映射运行限制后的高维扩散过程，实现基于评分模型生成高质量样本且减少计算量的方法。
PDF2 years ago