【第228期】从优化角度理解Duffusion模型

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备注：小宇宙

今天的主题是：

Interpreting and Improving Diffusion Models from an Optimization Perspective

Summary

这些资料的核心内容是从优化角度理解和改进扩散模型。它们将扩散模型中的去噪过程解释为近似投影，并进一步将其视为对欧几里德距离函数应用近似梯度下降。作者们利用这种解释，分析了 DDIM 采样器的收敛性，并在理论见解的指导下提出了一种新的梯度估计采样器，该采样器在较少的函数评估次数下取得了最先进的图像生成结果。此外，文章还探讨了他们框架与现有技术（如 Score Distillation Sampling）的联系，并提出了将距离函数学习与扩散模型相结合的未来研究方向。

原文链接：arxiv.org