diffusion model 什么时候发表的
时间: 2024-07-18 10:00:28 浏览: 150
扩散模型(Diffusion Models)是一种基于概率的生成模型,最初的概念源于物理学中的扩散过程。这些模型在生成式对抗网络(GANs)中得到了应用,尤其是在图像生成领域,它们通过模拟数据点如何随着时间逐渐接近真实分布来进行学习。
关于你提到的“什么时候发表的”,这可能指的是具体某个研究或模型首次发表的时间。Diffusion Models作为概念和算法的起源并不是一个明确的日期,而是一个持续发展的研究趋势。其中,像DALL-E(由OpenAI于2022年12月发布)、GLIDE(由 Stability AI 在2022年11月发布)这样的预训练大模型展示了这一领域的显著进展。然而,相关技术的早期探索可以追溯到2015年左右的深度生成模型,如Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)。
如果你想知道的是某个特定模型的具体发表时间,例如DALL-E或GLIDE,我会建议你查阅相关的研究论文,因为这些通常会在论文中详细说明发表日期。
相关问题
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Diffusion model 和 unet 之间的关联是因为 unet 是一种用于图像分割的深度学习网络架构,而 diffusion model 是一种用于描述颗粒或分子在不同浓度下扩散的数学模型。它们之间的关联可以通过以下几点来解释。
首先,diffusion model 描述了颗粒从高浓度区域向低浓度区域扩散的过程,而 unet 被设计用于从图像中分割出不同的区域,例如图像中的细胞或组织,这两个过程都涉及到区域的分散和扩散的过程。
其次,unet 使用了编码器-解码器结构,编码器用于提取图像中的特征,而解码器用于将提取的特征映射到分割结果上。这种结构可以模拟扩散模型中颗粒在不同浓度下扩散的过程,提取特征相当于颗粒在不同浓度下的受力情况,而解码器则类似于颗粒在扩散过程中的运动路径。
此外,unet 还引入了跳跃连接来将编码器中提取的浅层特征和解码器中的特征进行融合,这种设计可以帮助网络更好地处理图像中的细节和边缘信息,而在扩散模型中,也需要考虑处于不同浓度边界的颗粒扩散情况。
因此,diffusion model 之所以与 unet 关联在一起,是因为它们都涉及到区域的分散和扩散过程,并且 unet 的网络结构和设计可以很好地模拟和处理这一过程,从而在图像分割领域取得良好的效果。
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扩散模型(Diffusion Model)是一种用于描述信息、创新或疾病等在人群中传播的数学模型。该模型基于假设,即人们在接收到信息或创新后,会考虑其利弊得失,然后决定是否采纳并传播给他人。扩散模型可以帮助我们理解和预测信息、创新或疾病在人群中的传播过程。
常见的扩散模型包括SIR模型、SI模型、SIS模型等。其中,SIR模型将人群分为易感者(Susceptible)、感染者(Infected)和康复者(Recovered),并考虑了感染者康复后具有免疫力的情况;SI模型只考虑了易感者和感染者两类人群;SIS模型则允许感染者重新变为易感者。
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