Ces dernières années, les modèles génératifs profonds ont fait des progrès significatifs et les modèles de diffusion sont particulièrement accrocheurs, qui surmontent efficacement de nombreuses limites des modèles génératifs traditionnels. Des chercheurs de l'Université chinoise de Hong Kong, de l'Université de West Lake, du MIT et d'autres institutions ont récemment publié un article de synthèse dans la revue IEEE TKDE, discutant en profondeur des derniers progrès des modèles de diffusion et de leur large application. Cet article résume systématiquement les résultats révolutionnaires dans ce domaine et attend avec impatience les futures tendances de développement.
Des progrès significatifs ont été réalisés dans les modèles génératifs profonds, en particulier les modèles de diffusion qui répondent aux limites des modèles génératifs. La langue et la littérature chinoises de Hong Kong, l'Université de West Lake, le MIT, etc. ont publié un article de synthèse sur IEEE TKDE pour discuter en profondeur des progrès et de l'application des modèles de diffusion. Des technologies telles que la distillation des connaissances, les méthodes de formation améliorées et les modèles de pré-formation accélérés ont amélioré l'efficacité des modèles de diffusion. Le modèle de diffusion est non seulement appliqué avec succès à la génération d’images, mais peut également convertir du texte en images et mettre en œuvre des fonctions d’édition, démontrant ainsi de puissantes perspectives d’application technique.Les progrès de la technologie des modèles de diffusion ont apporté de nouvelles possibilités dans le domaine de l'intelligence artificielle, et son application dans la génération d'images et la conversion de texte en image a apporté d'énormes opportunités de développement dans tous les domaines. À l'avenir, avec l'amélioration et le développement continus de la technologie, le modèle de diffusion jouera un rôle important dans davantage de domaines et favorisera le progrès continu de la technologie de l'intelligence artificielle.