XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System扩散模型
ldmol：文本到 - 分子扩散模型
以扩散模型的出现作为生成模型的前线，许多研究人员提出了通过条件扩散模型的分子产生技术。但是，分子的不可避免的离散性使扩散模型很难将原始数据与自然语言等高度复杂的条件连接起来。为了解决这个问题，我们提出了一种新型潜在扩散模型，称为文本条件分子的生成。ldmol构建了一种分子自动编码器，该自动编码器可产生可学习且结构上的特征空间，并具有自然语言条件的潜在扩散模型。特别是认识到多个微笑符号可以代表相同的分子，我们采用对比度学习策略来提取特征空间，以了解分子结构的独特特征。ldmol优于文本到整体生成基准的现有基准，建议扩散模型可以在文本数据生成中胜过自回旋模型，而潜在的潜在域则更好。此外，我们表明LDMOL可以应用于下游任务，例如分子到文本检索和文本引导的分子编辑，表明其作为扩散模型的多功能性。
通过双层引导扩散模型
可以通过最大似然eS-定时（MLE）定义为X ML = Arg Max Max X Log P（Y | X）的最大似然性（MLE）的解决方案y = a x + n，可以概率地得出。尽管如此，如果向前操作员A是单数的，例如，当M 在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。 由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。 为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。 主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。 随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。 从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。 随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。 无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称这些先验，无论是以受监督的或无监督的方式学习的，都已集成到地图框架中，以解决不适合的反问题。在监督范式中，对配对的原始图像的可用性和观察到的测量值的依赖也可能限制模型的通用性。结果，这种趋势已转向对无监督的兴趣的日益兴趣，在这种情况下，使用深层生成模型隐式或明确地学习了先生。
在持续的联合学习中使用扩散模型作为生成重播 - 将会发生什么？
联合学习（FL）已成为分散学习的基石，在许多情况下，传入的数据分布会随着时间的流逝而动态变化，引入持续学习（CL）问题。这项连续的联合学习（CFL）任务提出了独特的挑战，尤其是关于灾难性遗忘和非IID输入数据的挑战。现有解决方案包括使用重播缓冲区来存储历史数据或利用生成对抗网络。尽管如此，由于生成任务的扩散模型的最新进展，本文介绍了DCFL，这是一个量身定制的新型框架，旨在应对动态分布式学习环境中CFL的挑战。我们的方法利用条件扩散模型在通信过程中在每个本地设备上生成综合历史数据的功能，从而有效地减轻动态数据分布输入的潜在变化。我们为拟议的CFL框架提供了融合，并在多个数据集中展示了其有希望的性能，从而展示了其在解决CFL任务复杂性方面的有效性。
3D人类运动扩散模型
工作描述人类运动生成是计算机图形的关键任务，对于涉及虚拟字符（例如电影制作或虚拟现实体验）的应用至关重要。最近的深度学习方法，尤其是生成模型，开始在该领域做出重大贡献。虽然早期的神经方法着重于生动和现实的人类运动序列的无条件产生，但最新的方法指导使用各种条件信号（包括动作类别，文本和音频）的运动产生。中，基于扩散的模型已显示出巨大的成功，主要是研究前沿[TRG * 23，KKC23，ZCP ∗ 24，DMGT23]。
利用扩散模型的可靠和可编辑场景
项目说明恢复场景的属性，例如许多计算机视觉和计算机图形应用程序中的形状，材料和照明属性是至关重要的任务。此任务称为逆渲染，它可以启用对象插入[1]，场景重新定义[2]和场景编辑[3]。在学习场景的3D表示方面的最新进展显示出令人印象深刻的新型合成结果，例如NERF [4]和3D高斯裂口[5]。但是，由于场景属性被烘烤到辐射字段中，这些表示不可重复 /可编辑。许多最先进的解决方案[6,7,8]提出了反向渲染管道，使这些3D表示可以编辑。尽管取得了这种进步，但当前的方法通常与铸造阴影，镜头亮点和其他复杂的照明相互作用困难。基于扩散的生成模型[9]已成为一种有希望的视觉生成方法。扩散模型可以更改许多图像方面，例如图像样式[10]或将前景对象融合到背景[11]，重新贴上场景[12]，编辑特定对象的颜色[13]等。这种适应性强调了扩散模型有效地学习和操纵各种内在场景的潜力，包括材料和照明条件，同时维持光真相。它们在编辑任务中的用法会导致灵活的表示形式，从而可以操纵场景属性[14，15]。此实习将着重于开发利用扩散模型的方法来解开和操纵内在的场景属性，包括材料和照明。实习生将探索新颖的方法，以产生完全可编辑且可重新确定的表示形式。特定目标包括：
brepgen：具有结构性潜在几何>的B-REP生成扩散模型
当两个面共有一个边缘时，边缘曲线将在树上出现两次，并且一个带有三个入射边缘的T型顶点在树中出现六次，具有相同的节点特征。从根开始，再到叶子，Brepgen使用基于变压器的扩散模型来依次denoise节点特征，同时检测并合并重复的节点，从而恢复B-REP拓扑信息。广泛的实验表明，布雷根（Brepgen）推进了CAD B-REP生成的任务，超过了各种基准上的现有方法。我们新收集的家具数据集的结果进一步展示了其在产生复杂几何形状方面的非凡能力。虽然先前的方法仅限于生成简单的棱柱形状，但Brepgen首次结合了自由形式和双曲面表面。Brepgen的其他应用包括CAD自动完成和设计插值。代码，预处理的模型和数据集可在https://github.com/samxuxiang/brepgen上找到。
利用生成人工智能（AI）进行网络安全：分析扩散模型在检测和减轻网络威胁
由于当今数字连接世界中的网络危险数量增加，必须制定更先进和灵活的安全措施。在本研究中研究了使用生成人工智能（AI），尤其是扩散模型来查找和停止网络威胁。一种称为扩散模型的新型生成模型在许多领域都显示出巨大的希望，包括创建图片和自然语言处理。这项研究的目的是查看它们在网络安全方面的使用，尤其是在寻找奇怪的模式，预测未来威胁并在发生时停止攻击。这项研究利用五个科学数据库和系统的搜索策略来识别有关PubMed，Google Scholar，Scopus，IEEE和Science与该主题有关的研究文章。此研究还利用了书籍，论文，硕士论文和会议诉讼。本研究涵盖了所有出版的出版物，直到2024年。通过对扩散模型的结构以及如何应用于网络安全问题的详尽研究，我们研究了这些模型如何改善当前的发现威胁系统。此外，我们讨论了它们通过创建假数据添加到数据集中的能力，这使得异常检测在网络攻击案例中更准确，而这些案例的代表性不佳。由于其稳定性和预测能力，扩散模型被视为寻找复杂威胁的有用工具，例如高级持久威胁（APTS）和零日攻击。本文提出了未来研究的途径，并讨论了扩散模型如何改变网络安全的方式。仍然存在一些问题，例如需要大量计算能力，难以理解的模型以及在线威胁总是在变化的事实。
使用扩散模型的欺诈检测的合成数据生成
a b s t r a c t：使用信用卡在付款和银行系统中检测欺诈交易是一个重大挑战，这主要是由于访问培训模型所需的实际数据和开发算法以准确的限制和开发算法以进行Ana-lyze交易流。与金融系统与客户之间的合同关系相关的实际数据是机密的，这既影响交易中记录的数据的形成，又影响了转移流的分析以识别欺诈活动。本文探讨了使用扩散模型生成旨在改善欺诈检测算法性能的综合合成交易数据的潜力。特别强调的是处理包含分类（文本）和数值属性混合的数据集，并在合法和欺诈性的传输之间表现出明显的类不平衡。在传统欺诈检测方法对实际交易数据的有效性与提议的方法之间进行了比较，该方法积极采用使用扩散模型生成的合成数据。结果表明，模型在准确检测欺诈方面的可靠性有了显着提高，突出了扩散模型作为开发更有效的欺诈检测系统的强大工具的潜力。
利用ECG Beat扩散模型从间接信号进行形态学重建
心电图（ECG）信号提供了有关心脏状况的基本信息，并广泛用于诊断心血管疾病。可用铅上单个心跳的术语是用于监测心脏疾病的主要生物信号。但是，由于噪声和伪影，缺少的潜在客户以及缺乏带注释的数据，分析心跳形态可能会具有挑战性。生成模型，例如deoising扩散生成模型（DDMS），已被证明成功地生成复杂的数据。我们介绍了Beatdiff，这是一种针对多个铅心跳的形态量身定制的轻质DDM。然后，我们证明，使用Beatdiff作为先验，可以将许多重要的心电图下游任务作为贝叶斯反问题框架中的条件生成方法提出。我们提出了一种期望 - 最大化算法EM-Beatdiff，以在不进行微调的情况下解决此条件生成任务。我们通过多个任务说明了结果，例如去除ECG噪声和工件（基线徘徊，电极运动），从单个铅中重建12个LEAD ECG（用于智能手表实验的ECG重建），以及无需可解释的可解释的静音术检测。实验表明，对于本工作中考虑的问题，Beatdiff和Em-Beatdiff的组合优于SOTA方法。