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World File Search System扩散模型
iffusion r Enderer：视频扩散模型
理解和建模照明效应是计算机视觉和图形中的基本任务。经典的基于物理的渲染（PBR）准确模拟了光线传输，但依赖于精确的场景表示形式 - 说明3D几何，高质量的材料和照明条件 - 在现实世界中通常是不切实际的。因此，我们介绍了一种iffusion r Enderer，这是一种神经方法，该神经方法解决了整体框架内的反向和正向渲染的双重问题。杠杆功能强大的视频扩散模型先验，逆装置模型准确地估算了现实世界视频中的G-buffers，为图像编辑任务提供了一个接口，并为渲染模型提供了培训数据。相反，我们的重新设计模型从G-buffers产生了无明确的光传输模拟的影像图像。具体来说，我们首先训练一个视频扩散模型，用于构成综合数据的反向渲染，该模型可以很好地推广到现实世界的视频，并使我们能够自动化不同标签的真实世界视频。我们
扩散模型第1章：倒数时间SDE
其中𝑋𝑋，𝑓𝑋𝑓𝑋，𝑡∈ℝ，𝑔𝑡∈ℝ××𝑑×𝑑×𝑑×𝑑×𝑊是一个二二维的布朗尼运动或维也纳过程。𝑋𝑡𝑡是一个随机过程。（我们可以允许𝑔也取决于𝑋𝑡，但这使得方程更加复杂。）
潜在的Schrödinger桥扩散模型...
本文旨在对当前分化模型进行全面的理论分析。我们利用潜在空间中的schr odinger桥的不同模型引入了一种新颖的生成学习方法，作为该领域中理论上的框架。我们的方法是从编码解码器架构的预训练开始，该数据源自可能与目标分布不同的分布，从而通过利用预先存在的大型模型来促进大型样本量的适应。随后，我们利用Schr odinger桥框架在潜在空间内开发了一个不同的使用模型。我们的理论分析涵盖了通过潜在的Schréodinger桥梁消化模型来建立学习分布的端到端错误分析。特别是我们控制生成的分布与目标分布之间的二阶Wasserstein距离。此外，我们获得的收敛速率是尖锐的，有效地减轻了维度的诅咒，从而对盛行的分歧模型提供了强大的理论支持。
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]。
dexter：通过扩散模型学习和控制性能表达
摘要：在追求使用人工智力的发展表达音乐性能模型时，本文介绍了Dexter，Dexter是一种利用扩散概率模型来实现西方古典钢琴表演的新方法。性能渲染任务中面临的主要挑战是随着时间的推移表达时机和动态的连续和顺序建模，这对于捕捉表征现场音乐表演的不断发展的细微差别至关重要。在这种方法中，性能参数在连续的表达空间中表示，并且训练了扩散模型，以预测这些连续参数，同时以乐谱为条件。此外，Dexter还可以通过共同以分数和感知性表征来指导，以感知有意义的特征引导的解释（表达性变化）。因此，我们发现我们的模型对于学习表达性能，产生感知转向的表演以及转移性能样式很有用。我们通过定量和定性分析来评估模型，重点介绍有关诸如异步和发音等维度的特定绩效指标，以及通过将产生的性能与不同人类解释进行比较的听力测试。结果表明，Dexter能够捕获表达性pa-Rameters的随时间变化的相关性，并且与主观评估的评分中的现有渲染模型进行了很好的比较。通过预测不同转向性能的感知特征的代理模型，通过委托模型来验证dexter的感知功能的生成和传递能力。
通过随机控制对扩散模型进行微调：...
积累的证据支持我们的管道论文中的解释：减少人造的气溶胶增加了地球的能量不平衡，并加速了过去十年的全球变暖。气候灵敏度和气溶胶强迫，物理上独立的数量是由联合国IPCC气候评估绑定在一起的，这些评估依赖于全球气候模型（GCM），并且无法测量气溶胶强迫的气候。IPCC对气候灵敏度和气溶胶的最佳估计迫使既低估现实。 保护全球海岸线和全球气候模式 - 世界人类的适应性 - 可能至少需要部分逆转全球变暖。 所需的动作和时间尺度是不确定的。 对于当今的年轻人来说，一个光明的未来仍然是可能的，但是它的成就受到了明确的（一厢情愿）政策的阻碍，这些政策并未现实地说明全球能源需求和新兴经济体的愿望。 需要一种以GCM为主导的气候科学观点的选择。 ，如果我们保持沉默或温柔，我们将承担沉重的负担。IPCC对气候灵敏度和气溶胶的最佳估计迫使既低估现实。保护全球海岸线和全球气候模式 - 世界人类的适应性 - 可能至少需要部分逆转全球变暖。所需的动作和时间尺度是不确定的。对于当今的年轻人来说，一个光明的未来仍然是可能的，但是它的成就受到了明确的（一厢情愿）政策的阻碍，这些政策并未现实地说明全球能源需求和新兴经济体的愿望。需要一种以GCM为主导的气候科学观点的选择。，如果我们保持沉默或温柔，我们将承担沉重的负担。
Montrage：监视生成扩散模型归因培训
摘要。扩散模型彻底改变了图像产生，正面临与知识产权有关的挑战。当生成的图像受培训数据中受版权保护的图像的影响时，就会出现这些挑战，这是互联网收集的数据中合理的情况。因此，从训练数据集中指向有影响力的图像（称为数据归因的任务）对于内容起源的透明度至关重要。我们介绍了蒙特雷奇（Montrage），这是一种开创性的数据归因方法。与分析模型后训练后的现有方法不同，蒙特拉奇（Montrage）整合了一种新型技术，可以通过内部模型表示在整个培训中监测世代。它是针对定制的分化模型量身定制的，其中训练动力学访问是一个实际的假设。这种方法，再加上新的损失功能，在保持效率的同时提高了性能。在两个粒度级别上评估了蒙特莱奇的优势：概念间和概念内，以高精度为单位的最新方法。这取代了Montrage对扩散模型的见解及其对AI Digital-Art版权解决方案的贡献。
扩散模型可以有条件地产生天体物理图像吗？
a b s t r a c t generativ e Adveranial网络（GAN）经常用于天文学中来构建数值模拟的模拟器。然而，培训甘斯可能会被证明是一项不稳定的任务，因为它们容易出现不稳定，并且经常导致模式崩溃问题。相反，扩散模型还具有在没有对抗训练的情况下生成高质量数据的能力。它在几个自然图像数据集方面表现出了优势。在这项研究中，我们通过一组来自散射变换的强大摘要统计数据进行了降级扩散概率模型（DDPM）（DDPM）（DDPM）（DDPM）（最坚固的gan类型之一）之间的定量比较。特别是，我们利用这两个模型来生成21 cm亮度温度映射的图像，作为一个案例研究，基于天体物理参数有条件地研究，这些参数与宇宙复离的过程相关。使用我们的新fr`echet散射距离（FSD）作为e v aluation指标，以定量比较生成模型和仿真之间的样本分布，我们证明了DDPM在各种训练集的大小上都优于stylegan2。通过Fisher的预测，我们证明，在我们的数据集中，StyleGAN 2以各种方式崩溃，而DDPM产生了更强大的生成。我们还探讨了无分类指导在DDPM中的作用，并仅在训练数据受到限制时才显示出对非零指导量表的偏好。我们的发现表明，扩散模型在生成准确的图像中提供了一种有希望的替代品。这些图像随后可以提供可靠的参数约束，尤其是在天体物理学领域。