当文与图的界限开始模糊:聊聊自回归与扩散模型的「串台」趋势...
扩散模型生成图的过程算是比较直观的,但是你很难地具体地判断,每一个特征,或者说这多个维度特征的组合,表达的到底是什么含义。 所以,扩散模型在学习这些特征时,其实学到就是整体的、抽象的、无法用语言表述的感觉,就跟人在第一次看到一栋非常宏伟的建筑时,不会具体去分析这个画面里面的哪些细节让它变得宏伟,不会...
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了解更多 推荐 最热 应用推荐 生活方式 效率技巧 播客 视频 当文与图的界限开始模糊:聊聊自回归与扩散模型的「串台」趋势 Easton费曼说 11:57 185 派早报:鸿蒙智行发布智界 R7 增程版等新车型,AI 新闻六则等 少数派编辑部 08:35 1014 升级「舒适区」、营造「氛围组」:来看看我们办公室的新家当 少数派编辑部...
...一文搞懂自回归与扩散模型的底层逻辑_自回归和扩散模型-CSDN博客
近年来,人工智能生成内容(AIGC,Artificial Intelligence Generated Content)快速发展,其中“大模型”尤其是语言模型(如GPT-4、Gemini)以及文生图模型(如Stable Diffusion、DALL-E 3)表现尤为突出。大模型主要分为两大类技术路线: 自回归模型(Autoregressive Models):多应用于文本生成,例如GPT系列。 扩散模型(Diffusion M...
探讨自回归模型和扩散模型的发展应用-51CTO.COM
目前应用最为广泛的两类技术则是主攻图像生成领域的扩散模型和擅长语言生成方向的自回归模型。下面我们将主要探讨分析大模型应用场景中的前两种主流技术,即自回归模型和扩散模型,本文将会对这两种技术进行详细的介绍和分析。 一、自回归模型的发展历史 1、理论基础与技术发展 自回归模型是一种统计学工具,用于理解和预测...
爆火Block Diffusion引发LLM架构变革?自回归+扩散模型完美结合
扩散模型被广泛应用于生成图像和视频，并且在生成离散数据（如文本或生物序列）任务上的效果也越来越好，与自回归模型相比，扩散模型有望加速「生成过程」并提高模型输出的「可控性」。然而，离散扩散模型目前仍然有三个局限性：在聊天系统等应用中，模型需要生成任意长度的输出序列（例如，对用户问题的回答），但大多数...
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派早报(2025 年 4 月 18 日) 旅行体验翻倍:五一科技出行清单 2024 年度征文结果公布 大家给 Apple 的成绩单 2024 走自己的本地大模型之路 59 分钟就上手 Tasker 当文与图的界限开始模糊:聊聊自回归与扩散模型的「串台」趋势 24 分钟前Easton费曼说 派早报:鸿蒙智行发布智界 R7 增程版等新车型,AI 新闻...
逐字生成非最优?Block Diffusion打通了自回归与扩散
理解扩散模型与自回归模型之间的似然差距 案例研究：单 Token 生成 该研究中的块扩散参数化在期望上等同于自回归负对数似然 (NLL)，特别是在 L′=1 的极限情况下。令人惊讶的是，当在 LM1B 数据集上训练两种模型时，研究发现块扩散模型 (L′=1) 与自回归模型之间存在两点困惑度差距。研究确定扩散目标的高训练...
#比较扩散模型与自回归模型# 有人发现,图... 来自量子位 - 微博
1. 扩散模型 (Diffusion Models): 它模拟的是信号从噪声中逐渐恢复的过程。扩散模型通过迭代地减少随机噪声来生成高质量的图像、文本和音频数据。2. 自回归模型 (Autoregressive Models): 自回归模型预测序列中的下一个元素时,依赖于前面的元素。在文本生成领域,GPT-4就是典型的自回归模型,它能逐词预测下一个词,...
DeepMind联合MIT开发Fluid,让自回归模型实现文生图的大规模扩展
图 | 不同模型之间的性能对比（来源：资料图）例如，在 GenEval 基准测试的某些子任务中，如位置关系理解和渲染两个物体，Fluid 模型的表现仍落后于一些最先进的扩散模型。这表明在处理某些特定类型的视觉任务时，不同的模型架构可能各有优势。总的来说，这项研究为自回归文生图模型的发展开辟了新方向。通过采用...
超越扩散模型!自回归新范式仅需2.9秒就生成高质量图像
STAR团队 投稿自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 超越扩散模型！自回归范式在图像生成领域再次被验证——中科大、哈工大、度小满等机构提出通用文生图模型STAR。仅需2.9秒就可生成高质量图像，超越当前一众包括SDXL在内扩散模型的性能。此外在生成图像真实度、图文一致性和人类偏好上均表现优秀。来看看具体是如何做到...
“闭门造车”之多模态思路浅谈(二):自回归 - 知乎
当然,跟常规扩散模型的不同之处也是很明显的,比如扩散模型是对整张图片加噪,这里是对Patch加噪,扩散模型是建模p(x_t|x_{t-1}),这里是建模p(x_t|x_{< t}),等等。从最终形式上来看,这里提出的是一种结合扩散模型来进行图像的自回归学习的方案。 效率问题 通过加噪来延长序列,使得朴素的平方误差可用,...
...2024最佳论文,扩散模型的创新替代:基于多尺度预测的视觉自回归...
简介:本文详细解读NeurIPS 2024最佳论文《视觉自回归建模:基于下一尺度预测的可扩展图像生成》。该研究提出VAR模型,通过多尺度token图和VAR Transformer结构,实现高效、高质量的图像生成,解决了传统自回归模型在二维结构信息、泛化能力和计算效率上的局限。实验表明,VAR在图像质量和速度上超越现有扩散模型,并展示出良好的扩...
派早报:人形机器人半马在京举办,天工夺冠宇树缺席 - 少数派
App+1 | 「邮件」的 AI 时代新体验,Notion Mail 非全上岸记:在学历褶皱里打捞成长之光 本周看什么 | 最近值得一看的不老少作品 具透Plus | Numbers 学了新函数但没学透;如何找回 Windows 11 本地账户 从方法到伦理:漫谈 AI 辅助写作 当文与图的界限开始模糊:聊聊自回归与扩散模型的「串台」趋势...
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当文与图的界限开始模糊:聊聊自回归与扩散模型的「串台」趋势🔗:O当文与图的界限开始模糊:聊聊自回归与扩散模...在AI 大模型的开发过程中,自回归模型与扩散模型作为两种不同的范式,在很长一段时间内作用于两种不同的领域,分别对应文字生成与图像生成。可最近,这两种范式的作用范围开始出现交叠,二者的界限变得...
时间序列演进也是种扩散过程?基于移动自回归的时序扩散预测模型
综上所述，Auto-Regressive Moving Diffusion (ARMD) 模型通过重新诠释时间序列的扩散过程，结合时间序列的自回归特性，成功弥合了扩散机制与时间序列预测目标之间的差距。不同于传统方法从白噪声开始逐步添加噪声，ARMD 采用链式扩散策略，通过滑动操作将未来序列逐渐转化为历史序列，更准确地模拟时间序列的演化路径。该模型...
Pika联创参与新研究:Diffusion能抢GPT的活了,成功挑战自回归文本...
纵观生成式AI领域中的两个主导者:自回归和扩散模型。 一个专攻文本等离散数据,一个长于图像等连续数据。 如果,我们让后者来挑战前者的主场,它能行吗? 斯坦福博士的最新研究,就搞了这么一个扩散模型VS自回归模的同台PK。 结果: 挑战成功!(下面为生成示意图,最后得到的文本是“Hello world,I am a language diff...
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扩散模型与时间序列/时空数据的交叉能够碰撞出怎样的火花?
在这些领域中,扩散模型在文生图、实例分割、3D生成、分子设计和音频/语音生成等应用上展现了卓越的能力。值得注意的是,扩散模型也开始作为一种非自回归的替代方案应用于传统上由自回归方法主导的任务中。最近,OpenAI发布的Sora标志着扩散模型开始用于...
FLUX文生图大模型算法解析与功能体验丨前沿多模态模型开发与应用...
经过若干层双流交互后，Transformer 后续层切换为单流模式，主要针对图像序列进行自注意力和特征变换，以细化图像表示。这种分段式的 Transformer 结构让模型既能充分利用文本条件指导，又能在后期聚焦图像细节重建。大规模多头注意力： FLUX Transformer 的隐藏维度和多头注意力规模也远超传统扩散模型。其注意力头数为24，...
现在为什么所有的模型都是自回归的? - 知乎
计算效率的问题，在语音、视频的场景下因为 token 多，格外突出。除了扩散模型外，还经常得混合自回归...