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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
[FEL49] William Feller。“关于随机过程的理论，对应用的尤为参考”。：1949年。URL：https：// api。Spenticscholar.org/corpusid:121027442。[SE19] Yang Song和Stefano Ermon。“通过估计数据分布梯度来生成建模”。in：神经信息处理系统的进步32（2019）。[HJA20] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。“降级扩散概率模型”。in：神经信息处理系统的进步33（2020），pp。6840–6851。[儿子+20] Yang Song等。“通过stochastic微分方程基于得分的生成建模”。in：arxiv预印arxiv：2011.13456（2020）。[DN21] Prafulla Dhariwal和Alexander Nichol。“扩散模型在图像合成上击败了gans”。in：神经信息过程的进步34（2021），pp。8780–8794。[Kin+21] Diederik Kingma等。“变化扩散模型”。in：神经信息处理系统的进步34（2021），pp。21696–21707。[HS22] Jonathan Ho和Tim Salimans。“无分类器扩散指南”。in：arxiv预印术：2207.12598（2022）。[CHI+23] Cheng Chi等。“扩散策略：通过行动扩散进行视觉策略学习”。in：arxiv预印术：2303.04137（2023）。
扩散汤：文本到图像扩散模型的模型合并
摘要。我们提出了扩散汤，这是一种用于文本到图像生成的隔室化方法，该方法平均训练了在碎片数据上训练的扩散模型的权重。通过施工，我们的方法可以培训 - 免费的持续学习和学习，而没有其他内存或inctionce成本，因为可以通过重新体验来添加或删除与数据碎片相对应的模型。我们表明，从重量空间中的一个散布汤样品近似于组成数据集的分离的几何平均值，该数据集提供了抗MONTORIGATION GUARESES，并启用了零拍的样式混合。从经验上讲，扩散汤优于在所有数据碎片的结合下训练的帕拉贡模型，并在域分片数据上取得了30％的图像奖励（.34→.44），而IR的IR（.37→.59）在摄取数据上提高了59％。在这两种情况下，汤也以TIFA得分占上风（分别为85.5→86.5和85.6→86.8）。我们证明了鲁棒性的学习 - 在IR（.45→.44）中，任何单个域shorn仅降低了1％的性能 - 并验证我们对抗Memorization的实际数据的理论见解。最后，我们展示了扩散汤的能力，可以将不同碎片上固定的模型的独特样式融合在一起，从而导致零发的混合风格产生。
Diffusion Models for Reinforcement Learning
在离线RL中，离线数据集通常是由策略的混合物收集的，行为策略可能会表现出：•强大的多模式，•偏度，•不同动作维度之间的依赖性，这不能由对角线高斯政策很好地建模。
扩散40年
扩散磁共振成像（MRI）的领域在过去40年中已经走了很长一段路，并且该研讨会庆祝已经取得的进步。从基本扩散测量技术的早期到当前最新的微观结构成像和拖拉术方法，扩散MRI已成为临床前和临床研究的必不可少的工具。研讨会将提供有关扩散史MRI史的全面概述，包括开发新的脉冲序列，建模，数据分析和图像处理的进步，包括AI，以及在生物医学研究的各个领域中的应用：从神经病学到精神病学到精神病学到肿瘤学。研讨会还将在该领域的开拓者和专家汇聚，以讨论在方法论发展和应用方面的扩散MRI的历史和最新进展。通过主题演讲，小组讨论和海报会议，与会者将有机会通过该领域的最新研究和最先进的技术来了解扩散MRI的当前现状，并了解未来正在为未来做饭。最后，该研讨会旨在弥合方法论发展与临床实践之间的差距，并在不久的将来为其整合提供道路。摘要提交截止日期：2024年12月6日| 23:59 UTC