論文の概要: Diffusion Models and Representation Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00783v1
• Date: Sun, 30 Jun 2024 17:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 01:37:22.703997
• Title: Diffusion Models and Representation Learning: A Survey
• Title（参考訳）: 拡散モデルと表現学習
• Authors: Michael Fuest, Pingchuan Ma, Ming Gui, Johannes S. Fischer, Vincent Tao Hu, Bjorn Ommer,
• Abstract要約: 本調査では,拡散モデルと表現学習の相互作用について検討する。 これは、数学的基礎を含む拡散モデルの本質的な側面の概要を提供する。 拡散モデルと表現学習に関する様々なアプローチについて詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8861148837000856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion Models are popular generative modeling methods in various vision tasks, attracting significant attention. They can be considered a unique instance of self-supervised learning methods due to their independence from label annotation. This survey explores the interplay between diffusion models and representation learning. It provides an overview of diffusion models' essential aspects, including mathematical foundations, popular denoising network architectures, and guidance methods. Various approaches related to diffusion models and representation learning are detailed. These include frameworks that leverage representations learned from pre-trained diffusion models for subsequent recognition tasks and methods that utilize advancements in representation and self-supervised learning to enhance diffusion models. This survey aims to offer a comprehensive overview of the taxonomy between diffusion models and representation learning, identifying key areas of existing concerns and potential exploration. Github link: https://github.com/dongzhuoyao/Diffusion-Representation-Learning-Survey-Taxonomy
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル(Diffusion Models)は、様々な視覚タスクにおいて一般的な生成モデリング手法であり、大きな注目を集めている。 これらはラベルアノテーションからの独立性から、自己教師付き学習手法のユニークな例と見なすことができる。 本調査では,拡散モデルと表現学習の相互作用について検討する。 これは拡散モデルの本質的な側面を概観するものであり、数学的基礎、一般的な認知型ネットワークアーキテクチャ、ガイダンス手法などである。 拡散モデルと表現学習に関する様々なアプローチについて詳述する。 これらのフレームワークには、事前訓練された拡散モデルから学んだ表現をその後の認識タスクに活用するフレームワークや、拡散モデルを強化するために表現の進歩と自己教師付き学習を利用する手法が含まれる。 本調査は,拡散モデルと表現学習の分類の包括的概要を提供し,既存の関心事と潜在的探究の重要な領域を特定することを目的とする。 Githubのリンク:https://github.com/dongzhuoyao/Diffusion-Representation-Learning-Survey-Taxonomy

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