📌Учебное пособие по диффузионным моделям для обработки изображений и СV.

Учебник Стэнли Чана, профессора кафедры электротехники, вычислительной техники и статистики Purdue University (США), содержит ультраполезные знания в области диффузионных моделей в контексте обработки изображений и CV. Он доступно и детально объясняет сложные концепции и подходит как опытным профессионалам, так и тем, кто только начинает изучать эту область.

Для профессионалов, уже работающих с диффузионными моделями или стремящихся углубить свои знания, этот учебник послужит отличным ресурсом, который предоставляет прочную основу для понимания и применения концепций в прикладных задачах.

▶️ Содержание:

Вариационный автоэнкодер (VAE)

🟢Структурные элементы VAE
🟢Нижняя граница доказательства (ELBO
🟢Оптимизация в VAE
🟢Заключение и ограничения

Вероятностная модель диффузионного денойза (DDPM)

🟠Базовые элементы DDPM
🟠Нижняя граница доказательства (ELBO)
🟠Распределение обратного процесса
🟠Обучение и инференс
🟠Предсказание шума
🟠Неявная модель диффузионного денойза (DDIM)
🟠Заключение и преимущества DDPM и DDIM

Динамика сопоставления баллов Ланжевена (SMLD)

🟢Выборка из распределения
🟢Функция оценки Штейна
🟢Методы сопоставления баллов
🟢Итоги по SMLD

Стохастическое дифференциальное уравнение (SDE)

🟠От итерационных алгоритмов к обыкновенным дифференциальным уравнениям
🟠Что такое SDE?
🟠SDE для DDPM и SMLD
🟠Численные решатели для ODE и SDE
🟠Заключение и взаимосвязь между DDPM, SMLD и SDE

Уравнения Ланжевена и Фоккера-Планка

🟢Броуновское движение
🟢Мастер-уравнение
🟢Разложение Крамерса-Мойала
🟢Уравнение Фоккера-Планка
🟢Заключение и связь между SDE и уравнением Фоккера-Планка


🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Tutorial #Duffusion