In den letzten Jahren haben tiefe generative Modelle erhebliche Fortschritte gemacht, und Diffusionsmodelle sind besonders auffällig, da sie viele Einschränkungen traditioneller generativer Modelle effektiv überwinden. Forscher der Hong Kong Chinese University, der West Lake University, des MIT und anderer Institutionen haben kürzlich einen Übersichtsartikel im IEEE TKDE Journal veröffentlicht, in dem sie die neuesten Fortschritte bei Diffusionsmodellen und deren breite Anwendung ausführlich diskutieren. Dieses Papier fasst systematisch die bahnbrechenden Ergebnisse auf diesem Gebiet zusammen und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungstrends.
Bei tiefen generativen Modellen wurden erhebliche Fortschritte erzielt, insbesondere bei Diffusionsmodellen, die die Einschränkungen generativer Modelle berücksichtigen. Hong Kong Chinese Language and Literature, West Lake University, MIT usw. haben einen Übersichtsartikel zu IEEE TKDE veröffentlicht, um den Fortschritt und die Anwendung von Diffusionsmodellen eingehend zu diskutieren. Technologien wie Wissensdestillation, verbesserte Trainingsmethoden und beschleunigte Pre-Training-Modelle haben die Effizienz von Diffusionsmodellen verbessert. Das Diffusionsmodell wird nicht nur erfolgreich auf die Bilderzeugung angewendet, sondern kann auch Text in Bilder umwandeln und Bearbeitungsfunktionen implementieren, was leistungsstarke technische Anwendungsaussichten demonstriert.Die Weiterentwicklung der Diffusionsmodelltechnologie hat neue Möglichkeiten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz eröffnet, und ihre Anwendung bei der Bilderzeugung und Text-zu-Bild-Konvertierung hat enorme Entwicklungsmöglichkeiten für alle Lebensbereiche eröffnet. Mit der kontinuierlichen Verbesserung und Weiterentwicklung der Technologie wird das Diffusionsmodell in Zukunft in mehr Bereichen eine wichtige Rolle spielen und den kontinuierlichen Fortschritt der Technologie der künstlichen Intelligenz fördern.