BriefGPT - AI 论文速递
·
基于群组扩散过程的序列数据生成
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
该文介绍了一种新的生成模型类别，能够自然地处理各种维度的数据。通过跳跃扩散过程，联合生成状态值和维度，提供了一种有效的采样不同维度的数据的方法。在分子和视频数据集上演示了该方法，并相对于固定维度模型报告了更好的兼容性和插值能力。
🎯
关键要点
-
提出了一种新的生成模型类别，能够自然处理各种维度的数据。
-
生成过程被制定为在不同维度空间之间跳跃的跳跃扩散过程。
-
定义了破坏维度的前向噪声过程，并导出时序反转生成过程。
-
提出了一种新型证据下界训练目标，用于学习逼近时序反转生成过程。
-
联合生成状态值和维度，提供有效的采样不同维度数据的方法。
-
在分子和视频数据集上演示了该方法，显示出更好的兼容性和插值能力。
🏷️
