近年、ディープ生成モデルは大幅な進歩を遂げており、伝統的な生成モデルの多くの制限を効果的に克服する拡散モデルは特に注目を集めています。香港中文大学、西湖大学、MIT などの研究者らは最近、拡散モデルの最新の進歩とその広範な応用について詳しく論じた総説論文を IEEE TKDE ジャーナルに発表しました。本稿では、この分野における画期的な成果を体系的にまとめ、今後の開発動向を展望します。
深層生成モデル、特に生成モデルの限界に対処する拡散モデルでは大きな進歩が見られました。香港中国語文学、西湖大学、MIT などが、普及モデルの進歩と応用について詳しく議論するレビュー論文を IEEE TKDE に発表しました。知識の蒸留、トレーニング方法の改善、事前トレーニング モデルの高速化などのテクノロジーにより、普及モデルの効率が向上しました。拡散モデルは画像生成にうまく適用されただけでなく、テキストを画像に変換し、編集機能を実装することもでき、強力な技術的応用の見通しを示しています。拡散モデル技術の進歩は人工知能の分野に新たな可能性をもたらし、画像生成やテキストから画像への変換への応用はあらゆる分野に大きな発展の機会をもたらしました。将来的には、技術の継続的な改善と開発に伴い、普及モデルはより多くの分野で重要な役割を果たし、人工知能技術の継続的な進歩を促進するでしょう。