只做二手奢侈品的网站,flat movie wordpress,网页版微信下载,鑫诺科技网站建设宋扬博士的作品#xff0c;和DDPM同属扩散模型开创工作#xff0c;但二者的技术路线不同
Introduction
当前生成模型主要分成两类
基于似然模型
通过近似最大似然直接学习分布的概率密度#xff0c;如VAE
隐式生成模型
概率分布由其抽样过程的模型隐式表示#xff0c…宋扬博士的作品和DDPM同属扩散模型开创工作但二者的技术路线不同
Introduction
当前生成模型主要分成两类
基于似然模型
通过近似最大似然直接学习分布的概率密度如VAE
隐式生成模型
概率分布由其抽样过程的模型隐式表示如GAN GAN隐式表示了生成器网络可以产生的所有对象的分布。
二者的局限基于似然的模型需要对模型架构进行严格限制以确保似然计算的可处理性而隐式生成模型则不稳定容易崩溃。
基于分数的模型
Conclusion
提出基于分数的模型框架首先通过分数匹配估计数据密度的梯度然后通过朗之万动力学生成样本并提出通过训练噪声条件分数网络并能生成高质量的图像。
参考资料
Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution
