视觉中的生成人工智能：模型、度量和应用的综述
内容提要
扩散模型是生成式AI的核心技术，应用于图像合成、视频生成、分子与蛋白质设计等。研究主要分为高效采样、改进似然估计、处理特殊结构数据三类，并探索与其他生成模型结合。综述涵盖文本到图像生成、视频编辑、3D与4D场景生成、图结构数据建模及无线通信等应用，指出速度提升、维度约减等挑战与未来方向。
延伸解读
扩散模型研究的三条主线
综述将扩散模型的研究归纳为高效采样、改进似然估计和处理特殊结构数据三大类。高效采样关注生成速度，似然估计关乎模型对数据分布拟合的准确性，特殊结构数据则涉及图、分子等非欧几里得数据的建模。这三类问题相互关联，共同推动扩散模型从理论走向实用。
跨领域应用与融合潜力
扩散模型已应用于文本到图像生成、视频编辑、3D与4D场景生成、图结构数据建模及无线通信等领域。综述还探讨了将扩散模型与其他生成模型结合以提升效果的可能性。这种跨领域融合表明扩散模型正成为通用生成工具，但不同场景对模型速度、数据结构和似然估计的要求各异，需针对性优化。
当前挑战与未来方向
综述指出扩散模型面临速度提升、维度约减、数据结构多样化及可能性优化等挑战。这些挑战直接影响模型在实时生成、高维数据建模等场景的可用性。未来研究可能聚焦于更高效的采样算法、更灵活的结构处理能力，以及与其他生成范式的深度结合，以拓展应用边界。
Q&A
扩散模型主要应用在哪些领域？
扩散模型主要应用于图像合成、视频生成、分子与蛋白质设计等领域，并在计算机视觉、自然语言生成、时态数据模型等领域有广泛应用。
扩散模型的研究可以分为哪几类？
扩散模型的研究主要分为三大类：高效采样、改进似然估计和处理具有特殊结构的数据。
扩散模型在文本到图像生成方面有哪些进展？
综述涵盖了文本到图像扩散模型的发展现状，包括文本条件下图像合成、文本引导的创意生成和图像编辑，并探讨了当前的挑战和未来方向。
扩散模型在视频生成和编辑方面有哪些应用？
视频扩散模型在AIGC时代取得了成功，应用包括视频生成、视频编辑和其他视频理解任务，并讨论了挑战和未来趋势。
扩散模型在图结构数据（如分子和蛋白质）建模中有哪些应用？
扩散模型在图生成方面有应用，特别是分子和蛋白质建模，并讨论了评估该模型在图领域的挑战和新方向。
扩散模型在无线通信系统中有哪些应用？
研究了生成式人工智能、扩散模型和去噪扩散概率模型在无线通信系统中的应用，并提出了具有鲁棒性的AI原生通信系统的发展方向与开放问题。
