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Probabilistic Inference for Controlling Diffusion Models
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TL;DR · AI 摘要
微软研究院提出通过概率推理控制扩散模型的新方法，结合SDE和score-based技术实现对生成分布的精确控制，适用于图像生成与强化学习场景。
核心要点
- 控制扩散模型需结合前向SDE与反向score-based方法
- 温度调节可提升分布锐度并优化生成效果
- 奖励倾斜技术等价于后验采样用于强化学习
结构提纲
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思维导图
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- 控制扩散模型的概率推理
- 扩散模型基础
- 前向SDE机制
- 反向score-based生成
- 控制方法
- 温度调节
- 奖励倾斜
- 应用领域
- 图像生成
- 强化学习
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
前向SDE通过线性项与布朗运动项定义噪声过程
温度调节使分布更尖锐化并提升生成性能
奖励倾斜技术等价于后验采样用于强化学习
#扩散模型#概率推理#生成模型#Microsoft Research