Блог Lilian Weng (ресерчер из OpenAI) - один из моих любимых технических блогов. У нее очень емкие статьи-обзоры по различными темам в области AI.
Недавно у Лилиан вышла очередной блогпост о Диффузионных моделях (Diffusion Models). Если коротко, то диффузионные модели - это новый тип генеративных моделей, которые достаточно гибки, чтобы выучить любое произвольно сложное распределение данных, и в то же время поддаются аналитической оценке выученного распределения. Недавно было показано, что диффузионные модели могут генерировать высококачественные изображения и по своим характеристикам не уступают SOTA GAN. Существенный минус этих моделей на данный момент — это то, что они довольно медленные.
Я уже писал об этих моделях в мае, но чтобы более досконально разобраться в них, советую почитать блогпост от Лилиан.
#ликбез
@ai_newz
Недавно у Лилиан вышла очередной блогпост о Диффузионных моделях (Diffusion Models). Если коротко, то диффузионные модели - это новый тип генеративных моделей, которые достаточно гибки, чтобы выучить любое произвольно сложное распределение данных, и в то же время поддаются аналитической оценке выученного распределения. Недавно было показано, что диффузионные модели могут генерировать высококачественные изображения и по своим характеристикам не уступают SOTA GAN. Существенный минус этих моделей на данный момент — это то, что они довольно медленные.
Я уже писал об этих моделях в мае, но чтобы более досконально разобраться в них, советую почитать блогпост от Лилиан.
#ликбез
@ai_newz
group-telegram.com/ai_newz/531
Create:
Last Update:
Last Update:
Блог Lilian Weng (ресерчер из OpenAI) - один из моих любимых технических блогов. У нее очень емкие статьи-обзоры по различными темам в области AI.
Недавно у Лилиан вышла очередной блогпост о Диффузионных моделях (Diffusion Models). Если коротко, то диффузионные модели - это новый тип генеративных моделей, которые достаточно гибки, чтобы выучить любое произвольно сложное распределение данных, и в то же время поддаются аналитической оценке выученного распределения. Недавно было показано, что диффузионные модели могут генерировать высококачественные изображения и по своим характеристикам не уступают SOTA GAN. Существенный минус этих моделей на данный момент — это то, что они довольно медленные.
Я уже писал об этих моделях в мае, но чтобы более досконально разобраться в них, советую почитать блогпост от Лилиан.
#ликбез
@ai_newz
Недавно у Лилиан вышла очередной блогпост о Диффузионных моделях (Diffusion Models). Если коротко, то диффузионные модели - это новый тип генеративных моделей, которые достаточно гибки, чтобы выучить любое произвольно сложное распределение данных, и в то же время поддаются аналитической оценке выученного распределения. Недавно было показано, что диффузионные модели могут генерировать высококачественные изображения и по своим характеристикам не уступают SOTA GAN. Существенный минус этих моделей на данный момент — это то, что они довольно медленные.
Я уже писал об этих моделях в мае, но чтобы более досконально разобраться в них, советую почитать блогпост от Лилиан.
#ликбез
@ai_newz
BY эйай ньюз
Share with your friend now:
group-telegram.com/ai_newz/531