최근 몇 년 동안 심층 생성 모델이 크게 발전했으며 특히 눈길을 끄는 확산 모델은 기존 생성 모델의 많은 한계를 효과적으로 극복했습니다. 홍콩 중국 대학, 서호 대학, MIT 및 기타 기관의 연구원들은 최근 IEEE TKDE 저널에 확산 모델의 최신 진행 상황과 폭넓은 적용에 대한 심층적인 논의가 포함된 리뷰 논문을 발표했습니다. 본 논문에서는 이 분야의 획기적인 결과를 체계적으로 요약하고 향후 개발 동향을 기대합니다.
심층 생성 모델, 특히 생성 모델의 한계를 해결하는 확산 모델에서 상당한 진전이 이루어졌습니다. 홍콩중어문학, 서호대학교, MIT 등에서는 확산모델의 진행과 적용에 대해 심층적으로 논의하기 위해 IEEE TKDE에 대한 리뷰 논문을 발표했습니다. 지식 증류, 향상된 훈련 방법, 가속화된 사전 훈련 모델과 같은 기술은 확산 모델의 효율성을 향상시켰습니다. 확산 모델은 이미지 생성에 성공적으로 적용되었을 뿐만 아니라 텍스트를 이미지로 변환하고 편집 기능을 구현할 수 있어 강력한 기술 응용 가능성을 보여줍니다.확산모델 기술의 발전은 인공지능 분야에 새로운 가능성을 가져왔고, 이미지 생성 및 텍스트-이미지 변환에의 적용은 각계각층에 엄청난 발전 기회를 가져왔습니다. 앞으로 기술의 지속적인 개선과 발전으로 확산 모델은 더 많은 분야에서 중요한 역할을 하며 인공지능 기술의 지속적인 발전을 촉진할 것입니다.