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多模式扩散模型，具有双跨性的多摩学数据生成和翻译
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2025年3月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.27.640020 doi：Biorxiv Preprint
自我划分改善了表格数据插补的扩散模型
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。 为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。
在不同监管环境下存储住宅电池的扩散和系统影响
摘要：屋顶光伏和电池存储的成本降低，零售电力价格上涨以及降低的进食报酬为许多德国家庭提供了强烈的激励措施，以进行自我消费。这些发展也可能影响整个电力系统。在这种背景下，我们共同采用了造型器模拟和基于代理的电力市场模拟，以研究住宅电池存储扩散对电力市场的长期影响。我们分析了不同的监管框架，并对家庭水平发现重大影响，但只有中等的系统影响。从长远来看，即使在限制性的监管下，住宅电池存储的扩散似乎也很难治理。相比之下，电池的操作方式可能更容易调节。政策制定者和监管机构应专注于这一方面，因为系统友好的电池操作支持住宅光伏的系统集成，同时对家庭的自给自足没有影响。
交互式潜在扩散模型
（1）问题1：复杂组合中缺少特征（例如，左侧的字符x，使用工具y，右侧的字符z盯着x），尤其是当这些功能在训练集中从未出现在同一图像中时。部分解决方案，例如使用图像来调节新图像生成。但是，LDM不能轻易地“理解”图像足以将其用作起点。例如，一些用户提到：“我注意到肖像画，很多时候，人们出现了看起来不像图片的东西”。（2）第2期：由于培训集中的异常统计数据而引起的偏见：当一个人仅从听众面前公开知道一个人（例如，在培训数据集中，经常受到新闻工作者采访的人）时，很难获得自己做其他事情的图像。或，对于经常在圣经生物旁边描绘的著名歌手，用户报告说，牛和魔鬼之间的混合物。其他用户还报告未能复制一些模因，例如“为什么我不能握住所有这些柠檬”。但是，这种偏见的最著名的例子涉及在河里游泳的萨尔蒙人的要求，因为训练套装中有太多的鲑鱼食品图像，导致鲑鱼片在河里“游泳”，包括间歇泉，就像是鲸鱼一样，或者是熊试图抓住它们。（3）第3期：需要许多重新运行，要么是因为本地诉讼（例如，四臂的人，三眼的人，或者手指过多的人），要么是因为大规模错误（例如，不同角色的不良位置）。
基于加权的生成性学习损失的基于扩散的语音增强
基于扩散的生成模型最近在语音增强（SE）方面获得了研究，为常规监督方法提供了替代方案。这些模型将干净的语音训练样本转化为高斯噪声，通常以嘈杂的语音为中心，随后学习了一个典型的模型以扭转这一过程，从而有条件地在嘈杂的语音上。与受监督的方法不同，基于生成的SE通常仅依赖于无监督的损失，这可能会导致条件嘈杂的语音效率较低。为了解决这个问题，我们提议以ℓ2的损失来增加原始的扩散训练目标，以测量地面真相清洁语音与每个扩散时间阶段的估计之间的差异。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
通过扩散模型对风味模型的分析
在对风味模型的常规分析中，参数的搜索空间通常仅限于一定范围，以在现实的计算时间内优化理论的参数。在本演讲中，我们提出了一种利用扩散模型的分析方法，该模型是一种生成人工智能。与常规方法相比，可以独立于模型的具体细节应用此策略。通过具体的示例，我们将根据基于反问题方法从鸟类的视图中评估风味模型的预测，在该方法中，机器生成了复制实验值的各种参数候选。
直接偏好优化（DPO） +潜在扩散模型
此处使用的目标函数是根据（相当流行的）PPO算法建模的。该算法反过来是一种策略梯度方法，并且是由信任区域策略优化（TRPO）的目标函数所激发的。，但是目标函数背后的（超高级别）直觉如下：1。对奖励的期望表明，在RL训练的模型πRL的样品上，我们希望该样品πrl的概率高时，当奖励rθ高，否则否则为低。2。beta术语的期望表明我们不希望RL训练的模型概率πrl到
评估使用扩散降解概率模型
生成的AI模型，例如稳定的扩散，DALL-E和MIDJOURNEY，最近引起了广泛的关注，因为它们可以通过学习复杂，高维图像数据的分布来产生高质量的合成图像。这些模型现在正在适用于医学和神经影像学数据，其中基于AI的任务（例如诊断分类和预测性建模）通常使用深度学习方法，例如卷积神经网络（CNNS）和视觉变形金刚（VITS）（VITS），并具有可解释性的增强性。在我们的研究中，我们训练了潜在扩散模型（LDM）和deno的扩散概率模型（DDPM），专门生成合成扩散张量张量成像（DTI）地图。我们开发了通过对实际3D DTI扫描进行训练以及使用最大平均差异（MMD）和多规模结构相似性指数（MS-SSSIM）评估合成数据的现实主义和多样性来生成平均扩散率的合成DTI图。我们还通过培训真实和合成DTI的组合来评估基于3D CNN的性别分类器的性能，以检查在培训期间添加合成扫描时的性能是否有所提高，作为数据增强形式。我们的方法有效地产生了现实和多样化的合成数据，有助于为神经科学研究和临床诊断创建可解释的AI驱动图。