值得你花时间看的扩散模型教程,来自普渡大学

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值得你花时间看的扩散模型教程,来自普渡大学
值得你花时间看的扩散模型教程,来自普渡大学
 

重点标签 Diffusion Model图像生成教程普渡大学Stanley H. Chan

文章摘要


这篇由机器之心报道的文章介绍了扩散模型(Diffusion Model)在图像生成领域的应用和进展。

文章首先解释了扩散模型是一种不同于GAN和VAE的图像生成模型,它通过先对图像增加噪声,再逐步去噪的方式来生成图像。

近年来,生成式AI的增长推动了许多令人兴奋的应用,如文本到图像生成和视频生成,这些应用背后的基本原理是扩散采样机制。

普渡大学Stanley H. Chan发布了一份关于扩散模型的教程,旨在为本科生和研究生提供直观详尽的解释。

教程包括四个部分,共50页,涵盖了支持扩散生成模型的基本概念。

Stanley Chan是普渡大学电气与计算机工程学院和统计学系的副教授,专注于计算成像研究,并多次获得论文奖项。

文章最后提醒读者转载需获得授权,并提供了投稿和报道的联系方式。

文章来源


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原文作者: 机器之心

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