研究解释扩散模型产生新内容的机制
谷歌研究团队研究扩散模型如何超出训练样本生成新内容,提出与评分函数平滑有关的数学解释。模型学习到的平…
谷歌研究团队研究扩散模型如何超出训练样本生成新内容,提出与评分函数平滑有关的数学解释。模型学习到的平滑表示,可推动其沿潜在数据结构在训练点之间进行插值。
论文把常被称为创意的生成现象拆解为可分析机制,关注图像和分子等具有复杂局部结构的数据。作者希望通过这种解释减少生成模型的黑箱特征,帮助理解记忆训练材料与推广生成之间的差别。
报道来源:Google Research · 查看原文 本文为公开报道的中文摘要,原报道日期以来源页面为准。
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