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扩散模型第5章：文本引导的扩散模型
考虑图像𝑋。使用ℎℎ𝜃，或等效地𝜀 𝜀，𝑡，𝑡，𝑍image =𝑓𝑓𝐶=𝐶=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅，及时运行ddim采样器，以生成𝑋𝑋𝑋𝑋，图图像。这个𝑋看起来像随机噪声，但它是一个非常特殊的噪声实例，因为从𝑋𝑋𝑇𝑇𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑇𝑇将生成𝑋。
扩散模型的低维适应
本文研究了分解生成模型如何利用（未知）低维结构来加速采样。着眼于两个主流采样器 - denoing Di ti timion隐式模型（DDIM）和denoing Di ti usion概率模型（DDPM） - 并进行准确的分数估计值，我们假设他们的迭代复杂性不超过某些二号差异的距离（最高限度），而K/ε（最高限度）是二的差异，是ε的依赖性，是ε的依赖性，ε是ε的范围。 分配。我们的结果适用于广泛的目标分布家庭，而无需平滑度或对数洞穴假设。此外，我们开发了一个下限，这表明Ho等人引入的系数的（几乎）必需。（2020）和Song等。（2020）在促进低维适应性方面。我们的发现提供了第一个严格的证据，证明了DDIM型采样器对单个低维结构的适应性，并改善了有关总DDPM关于总变化收敛性的最先进的DDPM理论。
行为原理、行为改变和应用行为科学简介 行为原理、行为改变和应用简介
• 提供健康和社会关怀的行为 - 根据证据规划和实施干预措施 - 30-40% 的患者没有接受已证明有效的治疗/20-25% 的患者接受不必要或可能有害的护理
因果扩散自动编码器：迈向表示 - ...
扩散概率模型（DPM）已成为高质量图像生成中的最先进。但是，DPM具有任意的潜在空间，没有可预处或可控的语义。尽管已经进行了重大的研究工作来提高图像样本质量，但使用扩散模型的可控生成几乎没有工作。具体来说，使用DPM的可控制的反事实生成已成为一个不受欢迎的区域。在这项工作中，我们提出了Causaldiffae，这是一种基于扩散的因果表示学习框架，以根据规范的因果模型来实现反事实。我们将高维度编码为与因果相关语义因素相对应的低维表示。我们使用神经结构性因果模型在潜在变量之间建模因果关系，并通过对齐确保其分离。鉴于预先训练的Causaldiffae，我们提出了一种基于DDIM的反事实生成程序，但要进行干预。我们从经验上表明，Causaldif-fae学习了一个分离的潜在空间，并且能够产生高质量的反事实图像。
可被证明基于得分的扩散后取样，用于插件图像重建
在科学和工程中的许多任务中，目标是从从已知的前向模型中收集的少量嘈杂测量值中推断出未知的图像，描述了某些传感或成像模式。由于资源限制，此图像重建任务通常是极度不良的，因此需要采用表达性的先验信息以正行解决方案空间。基于得分的扩散模型，由于其令人印象深刻的经验成功，已成为图像重建中表现出的先验的吸引人的候选人。为了立即适应各种任务，开发有效，一致和健壮的算法非常有趣，这些算法将图像先验分布的无条件得分函数与远期模型的灵活选择结合在一起。这项工作开发了一种算法框架，用于在与一般正向模型的非线性反问题中使用基于得分的扩散模型作为当前数据。是由成像社区中的插件和播放框架激励的，我们引入了一种扩散的插件方法（DPNP），该方法替代称为两个采样器，这是一个仅基于远期模型的可能性函数，并且是基于远期的扩散采样者的近端一致性采样器，并基于远期模型的函数。关键见解是，在白色高斯噪声下进行降解可以通过随机（即DDPM型）和确定性（即DDIM型）采样器使用相同的分数函数进行训练。代码可在https://github.com/x1xu/diffusion-plug-and-play上找到。我们同时建立了DPNP的渐近性和非质子性能保证，并提供了数值实验，以说明其在解决线性和非线性图像重建任务方面的希望。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。