Nos últimos anos, os modelos generativos profundos fizeram progressos significativos, e os modelos de difusão são particularmente atraentes, que superam eficazmente muitas limitações dos modelos generativos tradicionais. Pesquisadores da Universidade Chinesa de Hong Kong, da Universidade West Lake, do MIT e de outras instituições publicaram recentemente um artigo de revisão na revista IEEE TKDE, uma discussão aprofundada sobre os últimos progressos dos modelos de difusão e sua ampla aplicação. Este artigo resume sistematicamente os resultados inovadores neste campo e aguarda com expectativa as futuras tendências de desenvolvimento.
Progressos significativos foram feitos em modelos generativos profundos, especialmente modelos de difusão que abordam as limitações dos modelos generativos. Língua e Literatura Chinesa de Hong Kong, West Lake University, MIT, etc. publicaram um artigo de revisão sobre IEEE TKDE para discutir em profundidade o progresso e a aplicação de modelos de difusão. Tecnologias como destilação de conhecimento, métodos de treinamento aprimorados e modelos acelerados de pré-treinamento melhoraram a eficiência dos modelos de difusão. O modelo de difusão não é apenas aplicado com sucesso à geração de imagens, mas também pode converter texto em imagens e implementar funções de edição, demonstrando poderosas perspectivas de aplicação técnica.O avanço da tecnologia de modelos de difusão trouxe novas possibilidades para o campo da inteligência artificial, e sua aplicação na geração de imagens e na conversão de texto em imagem trouxe enormes oportunidades de desenvolvimento para todas as esferas da vida. No futuro, com a melhoria e o desenvolvimento contínuos da tecnologia, o modelo de difusão desempenhará um papel importante em mais campos e promoverá o progresso contínuo da tecnologia de inteligência artificial.