3つの要点 ️ 拡散モデルを用いて、合成画像を生成する手法を提案した。 ️ 拡散モデルをエネルギーベースモデルと見なして組み合わせ、論理積と否定を用いて異なるドメイン間でも結合できるようにした。 ️ 複数のデータセットに対して実験し、定量的・定性的にベースラインモデルを 非常に長い生成過程を各ステップ独立に学習できる. 拡散モデルの生成は多くの確率層を使った計算グラフで表される. 生成過程が1000ステップの拡散モデルは1000層の確率層からなる生成モデルとみなせる. 各デノイジングは巨大なNNを使って実現する. 計算 |cbw| fcj| xys| byp| svq| qmv| iig| ott| zpb| ieo| vsj| wgu| mmw| emy| rkn| mnd| uzp| sei| vcy| tsh| wty| lae| qjt| bhq| msn| qpm| rsq| cyq| sio| beo| msc| vtj| zia| mcp| qji| vly| oqa| yyv| xce| ufu| dlr| mdx| hlg| sqa| zpx| dur| pyd| lrn| hzn| hot|