Fugu-MT 論文翻訳(概要): An overview of diffusion models for generative artificial intelligence

論文の概要: An overview of diffusion models for generative artificial intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01371v1
Date: Mon, 02 Dec 2024 10:55:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:49:21.130486
Title: An overview of diffusion models for generative artificial intelligence
Title（参考訳）: 生成人工知能の拡散モデルの概要
Authors: Davide Gallon, Arnulf Jentzen, Philippe von Wurstemberger,
Abstract要約: 本稿では拡散確率モデル(DDPM)を数学的に厳密に紹介する。 DDPMの詳細な数学的フレームワークを提供し、トレーニングおよび生成手順の背景にある主要なアイデアを説明します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6185342807265415
License:
Abstract: This article provides a mathematically rigorous introduction to denoising diffusion probabilistic models (DDPMs), sometimes also referred to as diffusion probabilistic models or diffusion models, for generative artificial intelligence. We provide a detailed basic mathematical framework for DDPMs and explain the main ideas behind training and generation procedures. In this overview article we also review selected extensions and improvements of the basic framework from the literature such as improved DDPMs, denoising diffusion implicit models, classifier-free diffusion guidance models, and latent diffusion models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,拡散確率モデル(DDPM)を数学的に厳密に導入し,拡散確率モデルや拡散モデルとも呼ばれる。 DDPMの詳細な数学的フレームワークを提供し、トレーニングおよび生成手順の背景にある主要なアイデアを説明します。本稿では, DDPMの改良, 拡散暗黙モデル, クラス化自由拡散誘導モデル, 潜時拡散モデルなどの文献から, 基本フレームワークの拡張と改良についても概説する。

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