Преимущества Генеративных Моделей на Основе Диффузионных Процессов
Основные Проблемы и Решения
Генеративные модели на основе диффузионных процессов обещают преобразовывать шум в данные, но сталкиваются с проблемами гибкости и эффективности. Существующие модели диффузии обычно используют фиксированные представления данных (например, на основе пикселей) и равномерные графики шума, что ограничивает их способность к адаптации к структуре сложных, высокоразмерных наборов данных. Эта жесткость приводит к неэффективности, делая модели вычислительно дорогостоящими и менее эффективными для задач, требующих тонкого контроля над генеративным процессом, таких как синтез изображений высокого разрешения и генерация иерархических данных.
Новый Подход: Генеративное Объединенное Диффузионное (GUD) Фреймворк
Ученые из Университета Амстердама представили фреймворк Генеративного Объединенного Диффузионного (GUD) для преодоления ограничений традиционных моделей диффузии. Этот новаторский подход внедряет гибкость в выбор представления данных, дизайн графиков шума и интеграцию процессов диффузии и авторегрессии через мягкое условное обучение. GUD фреймворк демонстрирует превосходную производительность на различных наборах данных, значительно улучшая ключевые метрики, такие как отрицательное логарифмическое правдоподобие (NLL) и Fréchet Inception Distance (FID).
