論文の概要: A Survey of Diffusion Based Image Generation Models: Issues and Their Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13142v1
• Date: Fri, 25 Aug 2023 02:35:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 15:21:35.085948
• Title: A Survey of Diffusion Based Image Generation Models: Issues and Their Solutions
• Title（参考訳）: 拡散に基づく画像生成モデルに関する調査:問題とその解決法
• Authors: Tianyi Zhang, Zheng Wang, Jing Huang, Mohiuddin Muhammad Tasnim, Wei Shi
• Abstract要約: オープンソースの安定拡散モデルにより、学術コミュニティは画像生成モデルの性能を広範囲に分析できるようになった。 本調査は、画像生成モデルに関する既存の問題と現在の解決策を検討することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.767446226216494
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recently, there has been significant progress in the development of large models. Following the success of ChatGPT, numerous language models have been introduced, demonstrating remarkable performance. Similar advancements have also been observed in image generation models, such as Google's Imagen model, OpenAI's DALL-E 2, and stable diffusion models, which have exhibited impressive capabilities in generating images. However, similar to large language models, these models still encounter unresolved challenges. Fortunately, the availability of open-source stable diffusion models and their underlying mathematical principles has enabled the academic community to extensively analyze the performance of current image generation models and make improvements based on this stable diffusion framework. This survey aims to examine the existing issues and the current solutions pertaining to image generation models.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模モデルの開発が著しい進展を遂げている。 ChatGPTの成功に続いて、多数の言語モデルが導入され、顕著なパフォーマンスを示している。 GoogleのImagenモデル、OpenAIのDALL-E 2、安定した拡散モデルなどの画像生成モデルでも同様の進歩が観察されている。 しかし、大きな言語モデルと同様に、これらのモデルは未解決の課題に直面する。 幸いなことに、オープンソースの安定拡散モデルとその基礎となる数学的原理によって、学術コミュニティは現在の画像生成モデルのパフォーマンスを広範囲に分析し、この安定拡散フレームワークに基づいて改善することができる。 本調査は,画像生成モデルに関する既存の課題と現在の解決策を検討することを目的とする。

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