Diffusion ist kein spezifisches Modell, sondern eine algorithmische Idee. Dieser Algorithmus wird hauptsächlich zum Generieren von Daten verwendet. Er ähnelt VAE und GAN und ist effektiver als diese. Das Hauptprinzip besteht darin, Daten durch Hinzufügen von Rauschen und Entrauschen zu den Daten zu generieren. Da der Rauschaddierungsprozess berechnet werden kann, ist der Entrauschungsprozess schwer zu berechnen. Daher besteht das Diffusionsmodell darin, ein Entrauschungsmodell zum Trainieren des Rauschens zu entwerfen Auswahl und Gestaltung des Modells können beliebig sein. . Da die Rauschunterdrückung mehrere Schritte erfordert, dauert das Diffusionsmodell auch lange und es ist schwierig, Echtzeiteffekte zu erzielen.
Top1, das man gesehen haben muss:
https://segmentfault.com/a/1190000043744225#item-5
Top2-Rezension:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/562389931
Diese Rezension ist sehr umfassend und stellt die Prinzipien und Anwendungen des Diffusionsmodells vor
Sie müssen nicht zu viel lesen, diese beiden Artikel reichen aus. Top 1 erklärt es ausführlich, einschließlich theoretischer Ableitung und Codeimplementierung; Top 2 im Überblick befasst sich hauptsächlich mit den aktuellen Anwendungen, die man als umfangreich bezeichnen kann. Heutzutage ist vor allem die Diffusions- und Transformatorstruktur äußerst auffällig, aber es ist wirklich schade, dass sie nicht in Echtzeit möglich sein kann.