深度学习生成模型：去噪扩散模型的基础与应用

"CVPR 2022 Tutorial Denoising Diffusion-based Generative Model" 本文档是CVPR 2022期间的一个教程，由CVPR、NVIDIA和Google AI等权威机构联合提供，主题聚焦于去噪扩散模型在生成技术中的基础理论与应用实践。这个188页的教程详细介绍了去噪扩散模型这一新兴且强大的生成模型类型，特别是在高保真图像生成领域的卓越性能，其效果往往超越了传统的生成对抗网络（GANs）。去噪扩散模型通过逐步引入噪声将数据映射到随机噪声空间，然后通过学习的逆向过程，即参数化的降噪过程，从纯随机噪声中生成数据。由于其样本多样性和对数据分布的准确捕捉，这些模型特别适用于处理复杂和多样化的数据集。 去噪扩散模型的应用广泛，涵盖以下几个方面： 1. 内容生成：在计算机视觉领域，扩散模型可以用于图像编辑，创造出高度逼真的新图像。例如，StyleGAN3展示了生成逼真人物图像的能力。 2. 表示学习：利用有限的标注数据，扩散模型能够学习到有效的表示，减少对大量标注数据的依赖。如DatasetGAN和利用生成模型进行半监督学习和强领域外泛化的语义分割方法。 3. 艺术工具：NVIDIA的GauGAN是艺术创作工具的实例，它使用扩散模型实现语义适应的图像合成，使用户能够以简单的画笔操作创建出复杂的自然景观图像。 在深度生成学习的广阔领域中，去噪扩散模型与其他模型如能量基模型、自回归模型、正则化流、生成对抗网络和变分自编码器并列。这些模型各有优势，但去噪扩散模型的独特之处在于其在降噪过程中的迭代优化，使得它在生成任务中展现出优异的性能和灵活性。 这篇教程深入探讨了去噪扩散模型的基本原理，提供了丰富的应用案例，并可能启发更多的研究者和开发者在生成模型、图像处理、计算机视觉以及其他相关领域探索新的可能性。