张芷铭的个人博客

扩散模型方法与应用的全面综述，涵盖采样加速、似然最大化、特殊数据结构、多模态融合等核心方向。

论文：Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications，已发表于 ACM Computing Surveys。

算法分类

采样加速

无学习采样

SDE Solver

ODE Solver

基于学习的采样

优化离散化

知识蒸馏

截断扩散

似然最大化

噪声调度优化

反向方差学习

特殊数据结构

流形结构

不变结构

与 LLM 结合

简单组合

深度协作

应用分类

计算机视觉

图像生成与编辑

视频生成

3D 生成

多模态学习

文本到图像

文本到视频

分子图建模

与其他生成模型的关系

模型类型代表工作
VAEUnderstanding Diffusion Models: A Unified Perspective
GANDiffusion-GAN
Normalizing FlowDiffusion Normalizing Flow
AutoregressiveAutoregressive Diffusion Models

引用

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@article{yang2023diffusurvey,
  title={Diffusion models: A comprehensive survey of methods and applications},
  author={Yang, Ling and Zhang, Zhilong and Song, Yang and Hong, Shenda and Xu, Runsheng and Zhao, Yue and Zhang, Wentao and Cui, Bin and Yang, Ming-Hsuan},
  journal={ACM Computing Surveys},
  volume={56},
  number={4},
  pages={1--39},
  year={2023}
}

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