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World File Search System扩散模型
夸克和胶子喷流产生的量子扩散模型
扩散模型在图像生成方面表现出色，但它们的计算量大且训练耗时。在本文中，我们介绍了一种新型扩散模型，该模型受益于量子计算技术，可以减轻计算挑战并提高高能物理数据的生成性能。全量子扩散模型在前向过程中用随机酉矩阵取代高斯噪声，并在去噪架构的 U-Net 中引入变分量子电路。我们对来自大型强子对撞机的结构复杂的夸克和胶子喷流数据集进行了评估。结果表明，全量子和混合模型在喷流生成方面可与类似的经典模型相媲美，凸显了使用量子技术解决机器学习问题的潜力。
扩散模型的Precision-Recall Diverence
- exis.ng多样性促销。实习生将需要对不同的模型中的多样性进行审查，因为知道该主题的论文很少。参见例如[7]。- 哪种Precision -Recall度量更适合扩散模型？实习生将必须对Exis.ng文献进行有关Precision-Recall措施的彻底审查，重点关注具有POTEN.AL的措施（例如通过梯度下降），以及适合使用模型的Bexer的度量。- 执行精确编号权衡的最佳顺序策略是什么？扩散模型是时间过程，因此指导图像的产生以实现特定目标是顺序决策问题。这一方面在设计培训方法方面可能非常重要。- 在扩散模型的背景下，我们如何在向后过程的任何时间段上估算f差异？大多数精确的回顾措施是基于f -ddiverencence，因此估计这些差异是一个至关重要的目标。
填充胎儿心率信号：基于维度结构和周期分段的扩散模型
摘要 - 心率（FHR）信号被广泛用于多普勒胎儿心脏监护仪中。但是，不完整的FHR信号降低了胎儿心率监测的有效性。填充丢失的数据是提高FHR质量的关键技术，但是现有的填充算法缺乏考虑FHR信号的相关性。因此，我们专注于与FHR相关的两个相关性，并提出了一种填充算法，称为FHR中缺少数据插补的扩散模型（DMDI-FHR）。首先，我们构建了双维样品构建（DDSC）方法，该方法发现了两个FHR信号，并最大程度地提高了它们之间形成相关性的差异。其次，引入了多周期分解（MPD）方法以获得FHR信号的内部相关性。最后，DMDI-FHR算法基于扩散模型控制填充过程。实验结果证明了DMDI-FHR算法的性能，该算法提供了提高FHR信号质量的有效方法。
有条件扩散模型，用于生成SDSS样星系的图像
我们提出了有条件扩散模型的新应用，用于根据其物理特性创建星系的合成图像。虽然先前的工作重点是调整单个参数，但我们证明了扩散模型可以在多个物理属性上产生模型，从而使我们能够探索这些属性的组合如何与星系外观相关。我们的模型接受了Sloan Digital Sky Survey（SDSS）的数据培训，生成了以红移，恒星质量，恒星形成率和气相金属性为条件的星系图像。值得注意的是，该模型捕获了预期的人类物理趋势，例如金属性与星系颜色或形态之间的关系。然而，生成的图像不同意通过GINI系数，M 20系数和浓度 - 空气平滑度统计的SDSS验证图像，这与系统预测的弥漫性不足相一致。虽然现代生成模型能够生成逼真的图像，但将这些模型应用于天体物理学可能仍然具有挑战性。
晶格仪场模拟的扩散模型
相关的工作最近的生成模型进展引入了晶格场理论模拟的新可能性[12]。基于流动的模型是一种突出的显式可能性估计方法，由于其可逆性和显式使用量规能量的使用[12-17]，因此引起了人们对晶格模拟进行全局采样的关注。此外，最近还开发了一些归一化流的变体，例如连续归一化流[18-21]和随机归一化流[22，23]。扩散模型最近在各种领域中生成高质量的样本[24,25]，包括高能物理学[26-29]。参考文献中启动了晶格场理论的应用。[30,31]，其中突出显示了与随机量化的连接[9-11]；稍后提出了Feynman Path的积分公式[32]。
扩散模型中的高阶累积物
分析扩散模型如何学习高斯阶层以外的相关性，我们研究了在前进过程和向后过程下高阶累积物的行为。我们就远期过程的初始数据和属性的分布来介绍矩和累积生成功能的显式表达式。我们在分析上表明，高阶累积物在纯扩散下是在纯扩散下保守的，即在没有漂移的模型中，在正向过程中，因此，正向过程的终点维持了非平凡的相关性。我们证明，由于这些相关性是在得分函数中编码的，因此在从正常先验开始时，在向后过程中也很快学习了高阶累积物。我们在可解决的玩具模型和标量晶格场理论中确认了我们的分析结果。
结构化扩散模型与...
我们提出了一类结构化扩散模型，其中将先前的分布选择作为高斯人的混合物，而不是标准的高斯分布。可以选择特定的混合高斯分布，以合并数据的某些结构化信息。我们制定了一个简单的实施训练程序，可以平稳地使用混合高斯作为先验。理论来量化我们提出的模型的好处，该模型与经典扩散模型相比。进行合成，图像和操作数据的数值实验以显示我们模型的比较优势。我们的方法证明对错误的特定方法是可靠的，特别是需要实时训练资源有限或更快培训的诉讼情况。
vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。
使用扩散模型模拟射电星系的图像
上下文。随着天文调查产生的数据量的越来越多，自动分析方法已变得至关重要。合成数据是开发和测试此类方法所必需的。当前模拟的经典方法通常从不可能的细节或源类型出现的不准确表示。深层生成建模已成为综合现实图像数据以克服这些定义的新方法。目标。，我们实施了一个深入的生成模型，该模型对观测值进行了训练，以产生逼真的射电星系图像，并完全控制了频道和源形态。方法。我们使用了一个分散模型，该模型经过连续的时间步骤训练，以减少采样时间而没有质量损害。这两个模型分别在两个不同的数据集上进行了培训。一组是从Lofar两米高调查（Lots）的第二个数据发布中获得的图像选择。该模型在重新缩放图像像素值后保留信号强度信息的峰值条件。另一个较小的集合是从非常大的阵列（VLA）调查中，对二十秒（第一个）的无线电天空的微弱图像进行了调查。在该集合中，每个图像都带有形态学类标签。有条件的抽样是通过无分类的分解指导实现的。，我们通过比较了实际数据和生成数据的不同数量的分布来评估生成的图像的质量，包括来自标准源填充算法的结果。结果。通过培训分类器并比较其在实际数据和生成的数据上的性能来评估类调节。我们已经能够使用25个采样步骤来生成高质量的逼真图像，这在射电天文学领域是前所未有的。生成的图像在视觉上与训练数据无法区分，并且已成功复制了不同图像指标的分布。分类器显示出对真实图像和生成的图像的表现同样出色，表明对形态源特性的强烈采样控制。
在有限间隔中应用指导可以改善扩散模型中的样本和分布质量
指导是从图像生成扩散模型中提取最佳性能的关键技术。传统上，在图像的整个采样链中都施加了恒定的引导权重。我们表明，指导显然在链的开始（高噪声水平）上是有害的，这在很大程度上是不必要的（低噪声水平），而仅在中间有益。因此，我们将其限制在特定的噪声水平范围内，从而提高了推理速度和结果质量。这个有限的指导间隔将Imagenet-512中的记录FID显着提高到1.81至1.40。我们表明，在不同的采样器参数，网络体系结构和数据集上，它在定量和质量上都是有益的，包括稳定扩散XL的大规模设置。因此，我们建议将指导间隔视为使用指导的所有扩散模型中的超参数。