في السنوات الأخيرة، حققت النماذج التوليدية العميقة تقدمًا كبيرًا، وأصبحت نماذج الانتشار ملفتة للنظر بشكل خاص، حيث تغلبت بشكل فعال على العديد من قيود النماذج التوليدية التقليدية. نشر باحثون من جامعة هونغ كونغ الصينية وجامعة ويست ليك ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ومؤسسات أخرى مؤخرًا ورقة مراجعة في مجلة IEEE TKDE، وهي مناقشة متعمقة لأحدث التقدم في نماذج الانتشار وتطبيقها على نطاق واسع. تلخص هذه الورقة بشكل منهجي النتائج المذهلة في هذا المجال وتتطلع إلى اتجاهات التنمية المستقبلية.
لقد تم إحراز تقدم كبير في النماذج التوليدية العميقة، وخاصة نماذج الانتشار التي تعالج قيود النماذج التوليدية. نشرت اللغة الصينية وآدابها في هونغ كونغ، وجامعة ويست ليك، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وما إلى ذلك، ورقة مراجعة حول IEEE TKDE لمناقشة التقدم المحرز في نماذج الانتشار وتطبيقها بعمق. وقد أدت تقنيات مثل تقطير المعرفة، وتحسين أساليب التدريب، ونماذج التدريب المسبق المتسارعة إلى تحسين كفاءة نماذج النشر. لا يتم تطبيق نموذج الانتشار بنجاح على توليد الصور فحسب، بل يمكنه أيضًا تحويل النص إلى صور وتنفيذ وظائف التحرير، مما يوضح آفاق التطبيق الفني القوية.لقد جلب التقدم في تكنولوجيا نماذج الانتشار إمكانيات جديدة إلى مجال الذكاء الاصطناعي، وقد أدى تطبيقها في توليد الصور وتحويل النص إلى صورة إلى توفير فرص تطوير هائلة لجميع مناحي الحياة. في المستقبل، مع التحسين المستمر للتكنولوجيا وتطويرها، سيلعب نموذج الانتشار دورًا مهمًا في المزيد من المجالات وسيعزز التقدم المستمر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.