今年各大顶会，扩散模型论文数量激增，大部分仍基于DDPM架构，即通过前向加噪和反向降噪，实现高质量内容生成，但也有一些局限性，比如速度慢、效率低，为了加速其采样过程，DDIM基于DDPM进行了重大改进，去除马尔可夫链后，生成速度提升将近百倍！对此，爆火的Stable Diffusion，也各取所长，训练用DDPM，采样用DDIM，并成为众多扩散模型首选策略！
为了帮助大家掌握扩散模型必备算法，研梦非凡于8月15日晚（周四），邀请了大模型资深算法工程师魏导师，独家详解顶会论文《Denoising Diffusion Implicit Models（DDIM）》（AI前沿直播课NO.61），从深度生成模型回顾，到DDPM（NIPS'20）的优缺点，再重点讲解DDIM（ICLR'21）的算法研究、实验分析，1节课吃透DDIM架构原理，get论文改进和求职知识点！
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深度生成模型：传统和迭代 -
DDPM与GAN的效率差距 -
DDIM由此诞生
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DPM（扩散模型）
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三种生成模型：GAN、VAE和基于流的模型 -
扩散模型：原理和特点 -
以上模型的架构对比
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DDPM（去噪扩散概率模型）
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基于马尔可夫扩散过程的模型 -
优缺点：生成质量高，但耗费时间长
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DDPM和NCSNs密切相关 -
DDIM是一种隐式生成模型
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具有某些类似GANs和可逆流的属性 -
具有连续深度的神经网络
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非马尔可夫前向过程的变分推理 -
非马尔可夫正向过程 -
生成过程与统一变分推理目标 -
从广义生成过程中抽样 -
去噪扩散隐式模型 -
加速生成过程 -
与关联神经网络的常微分方程
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实验总览
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DDIM在图像生成方面优于DDPM，速度提高了10-100倍 -
DDIM会保留高级图像特征，可直接从潜空间执行插值 -
DDIM还可用于编码从潜代码中重建它们的样本
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样本质量和效率 -
样本的一致性 -
确定性生成过程中的插值 -
潜在空间重构
魏导师
大模型资深算法工程师，从事新能源汽车智能座舱语音对话高级算法研发工作，也担任过芯片公司模型训练推理框架和高性能计算工程师。
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ps：研梦非凡开设的前沿论文系列直播，旨在帮助大家提升读论文技能，快速抓住重点，掌握有效方法，进而找到创新点，轻松完成论文报告。
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