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结构化生成：使用分层聚类引导扩散模型
内容提要
本文介绍了多种基于去噪扩散概率模型的生成和聚类方法，如TreeVAE、VaDE和ClavaDDPM。这些模型通过优化潜在表示和引入层次结构，显著提升了聚类和生成性能，尤其在生物医学图像和分子设计领域表现突出。
关键要点
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去噪扩散概率模型（DDPMs）通过期望最大化（EM）框架进行聚类，优化潜在表示以提升聚类和生成性能。
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Tree Variational Autoencoder（TreeVAE）模型能够分层划分样本，发现数据潜在结构，并提高生成性能。
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Variational Deep Embedding (VaDE) 是一种无监督生成聚类方法，结合高斯混合模型和神经网络，生成高度逼真的样本。
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ClavaDDPM 模型通过聚类标签引导的去噪扩散概率模型，能够有效捕捉表格数据之间的长距离依赖关系。
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生成扩散模型在生物医学图像中发现内在层次结构，设计了无监督分割网络以提高性能。
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NeuralField-LDM 模型能够合成复杂的 3D 环境，并在条件场景生成等应用中取得显著进展。
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去噪扩散变分推断（DDVI）算法通过辅助潜变量增强变分后验，优于传统的近似后验方法。
延伸问答
去噪扩散概率模型（DDPMs）如何提升聚类性能？
去噪扩散概率模型通过期望最大化框架优化潜在表示，从而提高聚类和生成性能。
TreeVAE模型的主要特点是什么？
TreeVAE模型能够分层划分样本，发现数据潜在结构，并通过树形结构的解码器提高生成性能。
Variational Deep Embedding (VaDE)是如何工作的？
VaDE结合高斯混合模型和神经网络，通过变分推断实现无监督生成聚类，生成高度逼真的样本。
ClavaDDPM模型的应用领域是什么？
ClavaDDPM模型主要用于模拟表格数据之间的关系，特别关注外键约束，能够捕捉长距离依赖关系。
NeuralField-LDM模型在3D环境合成中有什么进展？
NeuralField-LDM模型能够合成复杂的3D环境，并在条件场景生成等应用中取得显著进展。
去噪扩散变分推断（DDVI）算法的优势是什么？
DDVI算法通过辅助潜变量增强变分后验，优于传统的近似后验方法，易于实现且兼容黑盒变分推断。
