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分层分枝扩散模型 Hierarchically branched diffusion models
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Alex M. Tseng presents the paper "Hierarchically branched diffusion models for efficient and interpretable multi-class conditional generation" https://www.semanticscholar.org/paper/Hierarchically-branched-diffusion-models-for-and-Tseng-Biancalani/c257c7655ed91572743a8d12b5b874e8c1214a83 扩散模型通过在生成逼真对象方面获得最先进的性能,包括在标签上调节生成时,获得了合理的受欢迎程度。 目前的扩散模型本质上都是普遍线性的,对所有类别的对象都以相同的方式模拟扩散。 对于多类条件生成问题,我们提出了一种新颖的、结构独特的扩散模型框架,该框架根据类之间的内在关系进行分层分支。 在这项工作中,我们展示了分支扩散模型的几个优点。 我们证明了分支模型更有效地生成样本,并且更容易在持续学习的环境中扩展到新的类。 我们还展示了分支模型具有独特的可解释性,它提供了对建模数据分布的洞察。 分支扩散模型代表了与传统线性模型对应的另一种范式,并可以在我们如何使用扩散模型进行高效生成、在线学习和科学发现方面产生重大影响。
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