Talk预告 | 北京大学杨灵：扩散生成模型的方法、关联与应用

本期为TechBeat人工智能社区第442期线上Talk。

北京时间9月22日(周四)20:00，北京大学数据科学专业在读博士——杨灵的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “扩散生成模型的方法、关联与应用”，届时将介绍diffusion model的两种实现范式，即Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）和Score-based Generative Models（SGM）。

 

Talk·信息

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主题：扩散生成模型的方法、关联与应用

嘉宾：北京大学数据科学专业在读博士 杨灵

时间：北京时间 9月22日 (周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

 点击下方链接，即可观看视频 

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Talk·介绍

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扩散模型（diffusion models）在图片生成任务中超越了GAN，除了计算机视觉之外，它在其他诸多应用领域也都有出色的表现，如自然语言处理、波形信号、多模态、分子图、时间序列、对抗性净化等。然而原始的扩散模型也有很多缺点，虽然很多研究已经从应用和理论角度尝试解决问题，却始终缺乏对现有扩散模型从算法到应用最新进展的系统性回顾。因此，我们首次对扩散模型进行了全面综述，阐明扩散模型的设计考虑和先进方法，展示其在不同领域的应用，并指出未来的研究方向。

具体分享提纲如下：

1. 介绍diffusion model的两种实现范式，即Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）和Score-based Generative Models（SGM）。

2. 将现有diffusion model方法分为三大类-采样加速增强、最大似然估计增强、数据泛化增强，在每一大类中又对不同方法进行了更细粒度的分类解析。

3. 将diffusion model和现有的GAN，VAE，Energy-based Model，Autoregressive Model，Normalizing Flow等五大生成模型关联进行了详细的阐释，并介绍了各类结合性工作。

4. 详细介绍diffusion model在计算机视觉、自然语言处理、多模态、分子图生成、时间序列、波形信号、对抗任务等七大领域中的应用。

5. 分析现有diffusion model方法和应用的局限，并提出了未来可能的发展方向。

Talk·预习资料

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1. https://arxiv.org/abs/2209.00796

2. https://github.com/YangLing0818/Diffusion-Models-Papers-Survey-Taxonomy

Talk·提问交流

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方式 ②

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Talk·嘉宾介绍

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杨灵

北京大学数据科学专业在读博士

北京大学博士在读二年级，研究兴趣是GNN，自监督学习、生成模型、AI for Science，一作发表多篇CVPR，ICML论文，目前担任ICML，NeurIPS，KDD，AAAI等人工智能顶会审稿人。

个人主页：

https://sites.google.com/view/lingyang

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关于TechBeat人工智能社区

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