扩散模型又杀疯了！这一次被攻占的领域是.._.pdf

扩散模型（Diffusion Models）是一种深度学习模型，近年来在人工智能学术界和工业界备受关注。扩散模型的应用领域已扩展到图像生成、语音、视频、点云数据等连续域，最近Google发布的用于文本到图像生成的GLIDE模型，更是让扩散模型从AI圈内火到了圈外。 扩散模型的优点是可以生成高质量的图像、语音和文本，但是面向离散变量的扩散模型的性能一直欠佳，特别是在语言、图等结构当中。最近，斯坦福大学自然语言处理研究组在利用扩散模型解决自然语言处理问题中取得了新的进展。 扩散模型在自然语言处理领域的应用主要是通过Diffusion-LM模型， Diffusion-LM模型可以实现可控文本生成，即给定控制变量例如语法结构、情感，生成词汇序列。Diffusion-LM模型的优点是可以达到甚至超过Fine-Tuning的效果，大幅度超越了之前的工作。 Diffusion-LM模型的工作流程是首先定义一个马尔可夫过程，状态转移方程为：其中和由U-Net或者Transformer估计。为了训练扩散模型，我们需要定义前向和后向两个过程，前向过程为加噪声过程，后向过程为从噪声恢复到原始数据的过程。扩散模型的优化目标是最大化边缘概率分布，可以转化为变分下界损失函数。 Diffusion-LM模型的优点是可以实现可控文本生成，并且可以达到甚至超过Fine-Tuning的效果，大幅度超越了之前的工作。扩散模型的应用前景广阔，未来有可能会在自然语言处理、图像生成、语音合成等领域发挥着重要的作用。 扩散模型的挑战是面向离散变量的扩散模型的性能欠佳，需要继续研究和改进。另一方面，扩散模型的计算开销较高，对计算资源的要求也较高。未来的研究方向可以是开发更加高效的扩散模型算法，以满足实际应用的需求。 扩散模型是一种深度学习模型，已经在人工智能学术界和工业界备受关注。扩散模型的应用前景广阔，未来有可能会在自然语言处理、图像生成、语音合成等领域发挥着重要的作用。但是，扩散模型也面临着一些挑战，需要继续研究和改进。