生成扩散模型（Generative Diffusion Models, GDM）强大的生成能力，带动深度学习领域，也带动了AI和AI+的科研工作。生成扩散模型不仅在图像合成上超越了传统的GANs，在自然语言处理、音频生成、生物信息学等多个领域展现出其独特的应用潜力。
5月10号大模型资深算法工程师魏导师带大家通过综述论文《A Survey on Generative Diffusion Models》深入探讨扩散模型的理论基础、最新算法改进，从加速采样到数据处理、从似然优化到模型降维， 这场直播不仅能系统学习了解生成扩散模型的技术，也讲到了扩散模型未来研究方向。想了解或入局大模型、生成扩散模型的同学最适合看这场直播了！
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直播课内容概览

论文概述

  • 扩散模型前沿在哪里
  • 扩散模型两个相互关联的过程讲解
  • 扩散模型四个主要领域的改进

扩散模型综述相关工作

  • 概念和定义——扩散模型时间变化的状态
  • 概念和定义——正向/反向进程和转换内核
  • 概念和定义——从离散到连续
  • Background——DDPM逆向过程
  • Background——Score SDE
  • Background——反向SDE
  • Background——概率流SDE
  • Background——条件扩散概率模型

算法改进

  • 增强扩散模型的四个最新发展
  • 提高采样速度的四种高级技术
  • 从更大的模型转移到更简单的模型的技术
  • 训练策略：训练增强两个主要领域
  • 加速扩散ODE和SDE采样器、分析方法和动态规划。
  • 合并扩散和其他生成模型
  • 扩散过程设计
  • 扩散模型优化的两种方法

扩散模型算法应用讲解

  • Image Generation
  • 3D Generation
  • Video Generation
  • Medical Analysis
  • Text Generation
  • 时间序列生成
  • 音频生成
  • 分子结构设计
  • Graph Generation

当前局限以及未来方向

  • 数据的挑战
  • Controllable Distribution-based Generation
  • Advanced Multi-modal Generation Leveraging LLMs
  • 与机器学习领域集成
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  • 时限：4月28日到5月31日。
ps：研梦非凡做前沿论文直播，主要是教会大家如何读论文时候抓住重点，从实际读论文的过程中，让大家掌握有效的方法，发现找创新点和写论文阅读报告的能力。

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导师介绍

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