diffusion model 自动驾驶

扩散模型在自动驾驶中有一些应用。特斯拉使用扩散模型来预测光流，光流是像素从一帧到另一帧的移动量。在自动驾驶系统中，光流的预测对于对象检测、预测和规划等任务都非常有帮助。通过预测光流，特斯拉可以获取关于其他车辆和自动驾驶汽车自身实时移动的信息，从而更好地进行决策和控制。\[2\]

此外，在文本到图像合成中，扩散模型也可以用于生成图像。使用预训练的CLIP模型，将文本和图像等多种模态输入到扩散模型的python API `diffusers`中，可以生成与文本描述相对应的图像。这种方法可以产生更多样化的图像，并保留数据语义结构的能力。然而，扩散模型的训练计算要求很高，需要大量的内存和时间。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [什么是扩散模型（Diffusion Models），为什么它们是图像生成的一大进步？](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/127081620)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [特斯拉应用在自动驾驶汽车上的神经网络模型—Occupancy Networks](https://blog.csdn.net/weixin_44782294/article/details/127139686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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