В последние годы глубокие генеративные модели добились значительного прогресса, а особенно привлекательными являются диффузионные модели, которые эффективно преодолевают многие ограничения традиционных генеративных моделей. Исследователи из Гонконгского китайского университета, Университета Вест-Лейк, Массачусетского технологического института и других учреждений недавно опубликовали обзорную статью в журнале IEEE TKDE, в которой подробно обсуждаются последние достижения диффузионных моделей и их широкое применение. В данной статье систематически обобщаются прорывные результаты в этой области и рассматриваются будущие тенденции развития.
Значительный прогресс был достигнут в глубоких генеративных моделях, особенно в диффузионных моделях, которые устраняют ограничения генеративных моделей. Отделение китайского языка и литературы Гонконга, Университет Вест-Лейк, Массачусетский технологический институт и т. д. опубликовали обзорный документ по IEEE TKDE, в котором подробно обсуждается прогресс и применение моделей диффузии. Такие технологии, как дистилляция знаний, усовершенствованные методы обучения и ускоренные модели предварительного обучения, повысили эффективность моделей распространения. Модель диффузии не только успешно применяется для генерации изображений, но также может преобразовывать текст в изображения и реализовывать функции редактирования, демонстрируя мощные перспективы технического применения.Развитие технологии диффузионных моделей открыло новые возможности в области искусственного интеллекта, а ее применение в создании изображений и преобразовании текста в изображение открыло огромные возможности для развития во всех сферах жизни. В будущем, благодаря постоянному совершенствованию и развитию технологий, модель диффузии будет играть важную роль во многих областях и способствовать постоянному прогрессу технологий искусственного интеллекта.