扩散模型:方法与应用的全面综述

扩散模型:方法与应用的全面综述

近年来,扩散模型(Diffusion Models)作为一种强大的深度生成模型,在图像生成、视频生成和分子设计等多个领域取得了突破性进展。本文将对扩散模型的研究现状进行全面综述,涵盖算法改进、应用拓展以及与其他生成模型的关联等多个方面。

扩散模型的算法改进

扩散模型的核心思想是通过逐步向数据添加噪声,然后学习逆向去噪过程来生成新样本。为了提高模型性能和效率,研究人员主要从以下三个方向进行了改进:

1. 高效采样

高效采样是扩散模型研究的重点之一,主要分为无学习采样和基于学习的采样两类方法:

• 无学习采样:主要包括SDE求解器和ODE求解器。例如,Song等人提出的基于随机微分方程的生成建模方法,以及Lu等人提出的DPM-Solver快速ODE求解器,都显著提高了采样效率。

• 基于学习的采样:包括优化离散化、知识蒸馏和截断扩散等技术。如Nichol等人提出的渐进式蒸馏方法,大幅减少了采样所需的步骤。

2. 似然估计改进

为了提高模型的似然估计能力,研究者们主要从以下几个角度进行了优化:

• 噪声调度优化:如Nichol等人提出的改进的去噪扩散概率模型(DDPM),通过优化噪声调度提高了模型性能。

• 逆方差学习:Vahdat等人提出的分析性DPM方法,通过精确估计最优逆方差提高了似然估计的准确性。

• 精确似然计算:Song等人和Huang等人分别提出了基于随机微分方程和基于高阶去噪评分匹配的精确似然计算方法。

3. 特殊结构数据建模

对于具有特殊结构的数据,研究者们提出了多种针对性的建模方法:

• 流形结构数据:如Huang等人提出的黎曼扩散模型,可以在已知或学习的流形上进行生成。

• 不变结构数据:如Niu等人提出的基于评分的置换不变图生成模型。

• 离散数据:如Gu等人提出的用于文本到图像合成的向量量化扩散模型。

扩散模型的应用拓展

扩散模型在多个领域展现出强大的应用潜力:

1. 计算机视觉

• 图像超分辨率、修复与转换:如Saharia等人提出的SR3模型和Lugmayr等人提出的RePaint模型。

• 语义分割:如Baranchuk等人提出的基于扩散模型的少样本语义分割方法。

• 视频生成:如Ho等人提出的视频扩散模型。

• 3D生成:如Chan等人提出的用于3D形状生成的扩散概率模型。

2. 自然语言处理

扩散模型在文本生成、机器翻译等NLP任务中也展现出潜力。如Austin等人将扩散模型应用于结构化文本生成。

3. 时序数据建模

扩散模型在时间序列预测、波形信号处理等领域也有应用。如Rasul等人提出的用于时间序列预测的自回归扩散模型。

4. 多模态学习

扩散模型在文本到图像生成、文本到3D生成等多模态任务中表现优异。如Ramesh等人提出的DALL-E 2模型和Poole等人提出的DreamFusion模型。

5. 鲁棒学习

扩散模型在数据净化、生成对抗样本等鲁棒学习任务中也有应用。如Nie等人提出的基于扩散的数据净化方法。

6. 分子图建模

在药物发现领域,扩散模型被用于分子图生成和优化。如Xu等人提出的GeoDiff模型。

与其他生成模型的关联

扩散模型与其他生成模型存在密切联系:

• 变分自编码器(VAE):扩散模型可以看作是具有无穷多层的层次VAE。

• 生成对抗网络(GAN):扩散模型和GAN都是隐式生成模型,但扩散模型具有更稳定的训练过程。

• 标准化流(Normalizing Flow):扩散模型可以看作是具有随机变换的连续时间标准化流。

• 自回归模型:扩散模型和自回归模型都是基于链式法则的生成模型,但扩散模型允许并行生成。

• 能量模型(EBM):扩散模型可以看作是一种特殊的能量模型,其能量函数隐式定义。

总结与展望

扩散模型作为一种新兴的深度生成模型,在短短几年内取得了巨大进展。未来研究可能会聚焦于进一步提高采样效率、扩展到更多应用领域、探索与大型语言模型的结合等方向。随着算法的不断改进和应用的持续拓展,扩散模型有望在人工智能领域发挥越来越重要的作用。