論文の概要: A Comprehensive Survey on Diffusion Models and Their Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10207v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 17:10:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 06:44:48.799993
- Title: A Comprehensive Survey on Diffusion Models and Their Applications
- Title（参考訳）: 拡散モデルに関する総合的研究とその応用
- Authors: Md Manjurul Ahsan, Shivakumar Raman, Yingtao Liu, Zahed Siddique,
- Abstract要約: 拡散モデルは拡散過程をシミュレートして現実的なサンプルを作成する確率論的モデルである。
これらのモデルは、画像処理、音声合成、自然言語処理といった領域で人気を博している。
このレビューは、拡散モデルをより深く理解し、より広く採用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）: 0.4218593777811082
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion Models are probabilistic models that create realistic samples by simulating the diffusion process, gradually adding and removing noise from data. These models have gained popularity in domains such as image processing, speech synthesis, and natural language processing due to their ability to produce high-quality samples. As Diffusion Models are being adopted in various domains, existing literature reviews that often focus on specific areas like computer vision or medical imaging may not serve a broader audience across multiple fields. Therefore, this review presents a comprehensive overview of Diffusion Models, covering their theoretical foundations and algorithmic innovations. We highlight their applications in diverse areas such as media quality, authenticity, synthesis, image transformation, healthcare, and more. By consolidating current knowledge and identifying emerging trends, this review aims to facilitate a deeper understanding and broader adoption of Diffusion Models and provide guidelines for future researchers and practitioners across diverse disciplines.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデル(英: Diffusion Models)は、拡散過程をシミュレートし、データから徐々にノイズを加えて除去することによって、現実的なサンプルを作成する確率モデルである。
これらのモデルは、高品質なサンプルを作成する能力により、画像処理、音声合成、自然言語処理などの領域で人気を博している。
拡散モデルが様々な領域で採用されているため、コンピュータビジョンや医用画像のような特定の領域に焦点を当てた既存の文献レビューは、複数の分野にわたる幅広い聴衆に役立ちません。
そこで本研究では,拡散モデルの概要を概説し,その理論的基礎とアルゴリズム的革新について概説する。
メディアの品質、信頼性、合成、画像変換、医療など、さまざまな分野におけるそれらの応用を強調します。
このレビューは、現在の知識を統合し、新たなトレンドを特定することによって、拡散モデルをより深く理解し、より広範な採用を促進することを目的としており、様々な分野にわたる将来の研究者や実践者のためのガイドラインを提供する。
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