Artificial Intelligence (AI)

The Rise of Diffusion Models — A new Era of Generative Deep Learning | by Sascha Kirch | Mar, 2024

Written by smirow

Exemplarische Vorgehensweise: Probabilistische Rauschunterdrückungs-Diffusionsmodelle

Sascha Kirch
Auf dem Weg zur Datenwissenschaft

TIn seinem Vortrag geht es um einen Aufsatz, der eine neue Ära des generativen Deep Learning in der Computer Vision und vielen anderen Bereichen danach einleitete: die Ära der Diffusionsmodelle. Es trägt den Titel „Probabilistische Entrauschungsdiffusionsmodelle“ und es führt ein neues Framework ein, das als DDPM bekannt ist, die Abkürzung für den Titel des Artikels.

Obwohl die allgemeine Idee von Diffusionsmodellen intuitiv erscheinen mag, ist die dahinterstehende Mathematik nicht intuitiv, und Sie haben möglicherweise Schwierigkeiten, Artikel zu diesem Thema zu verstehen. Zumindest habe ich es getan. Gleichzeitig basieren viele aktuelle generative Modelle wie DALL-E3, Imagen, SORA und Stable Diffusion 3 auf Diffusionsmodellen. Daher ist es wichtig, die Grundlagen zu verstehen.

🚀 Also schnallen Sie sich an, denn heute ist der Tag, an dem wir eine solide Intuition auf der Grundlage von Diffusionsmodellen aufbauen werden. Wir stellen das DDPM in einen breiteren Kontext und entfernen die Gleichungen, Tabellen und Abbildungen aus dem Dokument, fügen einige weitere Anmerkungen hinzu und finden heraus, worum es wirklich geht.

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