扩散模型通过子空间聚类学习低维分布
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了扩散模型在面对高维图像数据时，如何有效学习其低维分布的问题。通过假设图像数据呈现低秩高斯混合分布，并将去噪自编码器参数化为低秩模型，研究表明优化扩散模型的训练损失与解决经典子空间聚类问题等价。这一发现揭示了扩散模型如何突破维度诅咒，并展现出在学习分布时的相变特性，从而为图像编辑提供了新的视角。
本综述论文评估了扩散模型技术与其他深度生成模型的相关性，并总结了其在医学、遥感和视频等领域的应用情况。论文提供了常用基准和评估指标的概述，并对三个主要任务的扩散模型技术进行了全面评估。作者指出了扩散模型的局限性，并提出了未来研究的七个有趣方向。该论文旨在加深人们对低层次视觉任务中去噪扩散模型领域的理解。
