CVPR 2024｜生成不了光線極強的圖片？微信視覺團隊有效解決擴散模型奇點問題

AIGC動態1年前 (2024)發布機器之心

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原標題：CVPR 2024｜生成不了光線極強的圖片？微信視覺團隊有效解決擴散模型奇點問題
關鍵字：奇點,模型,灰度,問題,方法
文章來源：機器之心
內容字數：7563字

內容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部擴散模型憑借其在圖像生成方面的出色表現，開啟了生成式模型的新紀元。諸如 Stable Diffusion，DALLE，Imagen，SORA 等大模型如雨后春筍般涌現，進一步豐富了生成式 AI 的應用前景。然而，當前的擴散模型在理論上并非完美，鮮有研究關注到采樣時間端點處未定義的奇點問題。此外，奇點問題在應用中導致的平均灰度等影響生成圖像質量的問題也一直未得到解決。
為了解決這一難題，微信視覺團隊與中山大學合作，聯手探究了擴散模型中的奇點問題，并提出了一個即插即用的方法，有效解決了初始時刻的采樣問題。該方法成功解決了平均灰度問題，顯著提升了現有擴散模型的生成能力。這一研究成果已在 CVPR 2024 會議上發表。
擴散模型在多模態內容生成任務中取得了顯著的成功，包括圖像、音頻、文本和視頻等生成。這些模型的成功建模大多依賴于一個假設，即擴散過程的逆過程也符合高斯特性。然而，這一假設并沒有得到充分證明。特別是在端點處，即 t=0 或 t=1，會出現奇點問題，限制了現有方法對奇點處采樣的研究。
此外，奇點問題也會影響擴散模型的生成能力，導致模型出現平均灰度問題，即

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