論文の概要: Generative Diffusion Modeling: A Practical Handbook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17162v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 21:02:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:53:15.702862
• Title: Generative Diffusion Modeling: A Practical Handbook
• Title（参考訳）: 生成拡散モデリング : 実践的なハンドブック
• Authors: Zihan Ding, Chi Jin,
• Abstract要約: 拡散確率モデル、スコアベースの生成モデル、一貫性モデル、修正フロー、および関連する方法。 コンテンツは拡散モデルの基礎、事前学習プロセス、および様々なポストトレーニング方法を含む。 実用的なガイドとして設計され、理論的な深さよりも明瞭さとユーザビリティを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.81859481634996
• License:
• Abstract: This handbook offers a unified perspective on diffusion models, encompassing diffusion probabilistic models, score-based generative models, consistency models, rectified flow, and related methods. By standardizing notations and aligning them with code implementations, it aims to bridge the "paper-to-code" gap and facilitate robust implementations and fair comparisons. The content encompasses the fundamentals of diffusion models, the pre-training process, and various post-training methods. Post-training techniques include model distillation and reward-based fine-tuning. Designed as a practical guide, it emphasizes clarity and usability over theoretical depth, focusing on widely adopted approaches in generative modeling with diffusion models.
• Abstract（参考訳）: このハンドブックは拡散モデルに関する統一的な視点を提供し、拡散確率モデル、スコアベースの生成モデル、一貫性モデル、修正フロー、関連する方法を含んでいる。 表記法を標準化し、それらをコード実装と整合させることで、"Paper-to-code"ギャップを埋め、堅牢な実装と公正な比較を容易にすることを目指している。 内容は拡散モデルの基礎、事前学習プロセス、および様々なポストトレーニング方法を含む。 ポストトレーニング技術には、モデル蒸留と報酬ベースの微調整が含まれる。 実用的なガイドとして設計され、理論的な深度よりも明瞭さとユーザビリティを強調し、拡散モデルを用いた生成モデリングにおいて広く採用されているアプローチに焦点を当てている。

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