SODA: 表示学习的瓶颈扩散模型
原文中文,约500字,阅读约需1分钟。发表于: 。我们介绍了一种自监督扩散模型 SODA,用于表示学习。该模型包括一个图像编码器,用于将源视图提炼为紧凑的表示,进而指导相关新视图的生成。我们证明,通过在编码器和去噪解码器之间强加一个紧密瓶颈,并利用自监督目标进行新视图合成,我们可以将扩散模型转化为强大的表示学习器,能够以无监督的方式捕捉视觉语义。据我们所知,SODA 是首个在 ImageNet...
该文章介绍了自监督扩散模型SODA,用于表示学习。该模型能够无监督地捕捉视觉语义,并在多个数据集上实现了重建、编辑和合成任务。研究还揭示了该模型生成图像的潜在空间的分解性质,作为控制和操纵模型生成图像的有效接口。该研究揭示了扩散模型在图像生成和表示学习方面的潜力。