CVPR 2024｜生成不了光线极强的图片？微信视觉团队有效解决扩散模型奇点问题

AIGC动态欢迎阅读

原标题：CVPR 2024｜生成不了光线极强的图片？微信视觉团队有效解决扩散模型奇点问题
关键字：奇点,模型,灰度,问题,方法
文章来源：机器之心
内容字数：7563字

内容摘要：

机器之心专栏
机器之心编辑部扩散模型凭借其在图像生成方面的出色表现，开启了生成式模型的新纪元。诸如 Stable Diffusion，DALLE，Imagen，SORA 等大模型如雨后春笋般涌现，进一步丰富了生成式 AI 的应用前景。然而，当前的扩散模型在理论上并非完美，鲜有研究关注到采样时间端点处未定义的奇点问题。此外，奇点问题在应用中导致的平均灰度等影响生成图像质量的问题也一直未得到解决。
为了解决这一难题，微信视觉团队与中山大学合作，联手探究了扩散模型中的奇点问题，并提出了一个即插即用的方法，有效解决了初始时刻的采样问题。该方法成功解决了平均灰度问题，显著提升了现有扩散模型的生成能力。这一研究成果已在 CVPR 2024 会议上发表。
扩散模型在多模态内容生成任务中取得了显著的成功，包括图像、音频、文本和视频等生成。这些模型的成功建模大多依赖于一个假设，即扩散过程的逆过程也符合高斯特性。然而，这一假设并没有得到充分证明。特别是在端点处，即 t=0 或 t=1，会出现奇点问题，限制了现有方法对奇点处采样的研究。
此外，奇点问题也会影响扩散模型的生成能力，导致模型出现平均灰度问题，即

原文链接：CVPR 2024｜生成不了光线极强的图片？微信视觉团队有效解决扩散模型奇点问题