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World File Search System扩散模型
伪内扩散模型
摘要 - 基于分数的扩散模型具有显着的生成深度学习，用于图像处理。调查条件模型也已应用于CT重建等反问题。但是，常规方法（最终以白噪声）需要大量的反向过程更新步骤和分数功能评估。为了解决这一局限性，我们提出了一个基于分数扩散模型的替代前进过程，该过程与低剂量CT重建的噪声特性一致，而不是收敛到白噪声。这种方法大大减少了所需的得分功能评估的数量，提高效率并维持放射科医生熟悉的噪声纹理，我们的方法不仅可以加速生成过程，而且还保留了CT噪声相关性，这是临床医生经常批评的深度学习重建的关键方面。在这项工作中，我们严格地为此目的定义了基质控制的随机过程，并通过计算实验对其进行验证。使用来自癌症基因组肝肝肝癌（TCGA-LIHC）的数据集，我们模拟了低剂量CT测量结果并训练我们的模型，将其与基线标量扩散过程和条件扩散模型进行了比较。我们的结果证明了我们的伪内扩散模型的优越性，并在质地上产生高质量重建的能力，这些重建在质地上熟悉的医学专业人员的得分函数评估较少。这一进步为医学成像中更有效和临床上的扩散模型铺平了道路，在需要快速重建或较低辐射暴露的情况下尤其有益。
讲座5 - 扩散模型及其收敛
在上一个讲座中，我们解释了具有L噪声水平的退火Langevin算法的想法。当噪声水平的数量趋向于无穷大时，我们本质上以不断增长的噪声水平扰动数据分布。首先研究退火的Langevin算法的连续类似物的收敛是很自然的，这是一个连续的时间随机过程。特别是，我们专注于[SSDK + 20]的脱氧扩散概率建模。它具有一个正向过程，该过程会生成扰动的数据分布，而反向过程将噪声转化为µ的新样本。与[CCL + 22]中的符号一致，我们同时使用Q：= µ和µ进行目标度量，以及x 1，。。。，x n用于I.I.D.Q的样品。Q的样品。
扩散模型：教程和调查
扩散模型是基于马尔可夫过程的生成模型家族。在其前进过程中，他们逐渐向数据添加噪声，直到变成完整的噪声为止。在向后过程中，数据逐渐从噪声中逐渐发出。在本教程论文中，充分说明了扩散概率模型（DDPM）。详细简化了其可能性的变异下限，分布的参数和扩散模型的损耗函数。引入了对原始DDPM的一些模型，包括非固定的协方差矩阵，减少梯度噪声，改善噪声时间表以及非标准高斯噪声分布和条件扩散模型。最后，解释了噪声表位于连续域中的随机差异方程（SDE）的连续噪声时间表。
使用潜扩散模型
脑电图（EEG）是一种非侵入性方法，它允许记录丰富的时间信息，并且是诊断各种神经疾病和精神病疾病的宝贵工具。脑电图的主要局限性之一是信噪比低，缺乏训练大型数据繁殖神经网络的数据可用性。共享大型医疗保健数据集对于推进医学成像研究至关重要，但是隐私问题通常会妨碍这种努力。深层生成模型已引起关注，以避免数据共享局限性，并作为生成数据以改善这些模型性能的一种方法。这项工作研究了具有光谱损失的潜在扩散模型，作为深层建模，以生成30秒的睡眠eeg信号窗口。光谱损失对于确保生成的信号在典型的EEG信号的特定频带上包含结构性振荡。我们使用两个大型睡眠数据集（Sleep EDFX和SHH）训练了模型，并使用了多尺度的结构相似性度量，Frechet Inception距离和光谱图分析来评估合成信号的质量。我们证明潜在扩散模型可以使用正确的神经振荡产生逼真的信号，因此可以用来克服脑电图数据的稀缺性。
路径计划的扩散模型
1。J. Ho，A。Jain和P. Abbeel。 剥离扩散概率模型。 2020-12- doi：10.48550/arxiv.2006.11239 2。 A. Nichol和P. Dhariwal。 改进了扩散概率模型。 2021-02-18。 doi：10.48550/arxiv.2102.09672 3。 Jänner，M.，Du，Y.，Tenenbaum，J. B.和Levine，S。（2022）。 计划扩散，以进行柔性链球合成。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2205.09991 4。 Carvalho，J。F.，Le，A。T.，Baierl，M.，Koert，D。，＆Peters，J。 （2023）。 运动计划扩散：通过扩散模型对机器人运动的学习和计划。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2308.01557 5。 S. M. Lavalle，计划算法，2006年，剑桥出版社6。 Mark Moll，Ioan A. ucan，Lydia E. Kavraki，基准运动计划算法：一种可扩展的分析和可视化基础架构，IEEE Robotics＆Automation Magazine，22（3）：96-102：96-102，2015年9月。J. Ho，A。Jain和P. Abbeel。剥离扩散概率模型。2020-12- doi：10.48550/arxiv.2006.11239 2。A. Nichol和P. Dhariwal。改进了扩散概率模型。2021-02-18。 doi：10.48550/arxiv.2102.09672 3。Jänner，M.，Du，Y.，Tenenbaum，J. B.和Levine，S。（2022）。 计划扩散，以进行柔性链球合成。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2205.09991 4。 Carvalho，J。F.，Le，A。T.，Baierl，M.，Koert，D。，＆Peters，J。 （2023）。 运动计划扩散：通过扩散模型对机器人运动的学习和计划。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2308.01557 5。 S. M. Lavalle，计划算法，2006年，剑桥出版社6。 Mark Moll，Ioan A. ucan，Lydia E. Kavraki，基准运动计划算法：一种可扩展的分析和可视化基础架构，IEEE Robotics＆Automation Magazine，22（3）：96-102：96-102，2015年9月。Jänner，M.，Du，Y.，Tenenbaum，J.B.和Levine，S。（2022）。计划扩散，以进行柔性链球合成。Arxiv（康奈尔大学）。doi：10.48550/arxiv.2205.09991 4。Carvalho，J。F.，Le，A。T.，Baierl，M.，Koert，D。，＆Peters，J。（2023）。运动计划扩散：通过扩散模型对机器人运动的学习和计划。Arxiv（康奈尔大学）。doi：10.48550/arxiv.2308.01557 5。S. M. Lavalle，计划算法，2006年，剑桥出版社6。Mark Moll，Ioan A. ucan，Lydia E. Kavraki，基准运动计划算法：一种可扩展的分析和可视化基础架构，IEEE Robotics＆Automation Magazine，22（3）：96-102：96-102，2015年9月。
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）。