Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision

要約

近年の生成ツールの驚くべき成長により、テキストから画像の生成やテキストからビデオの生成における多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になりました。
これらの生成ツールの背後にある根本原理は拡散の概念であり、これまでのアプローチでは困難と考えられていたいくつかの欠点を克服した特定のサンプリング メカニズムです。
このチュートリアルの目的は、普及モデルの基礎となる重要なアイデアについて説明することです。
このチュートリアルの対象読者には、拡散モデルの研究を行うこと、またはこれらのモデルを他の問題解決に適用することに興味のある学部生および大学院生が含まれます。

要約(オリジナル)

The astonishing growth of generative tools in recent years has empowered many exciting applications in text-to-image generation and text-to-video generation. The underlying principle behind these generative tools is the concept of diffusion, a particular sampling mechanism that has overcome some shortcomings that were deemed difficult in the previous approaches. The goal of this tutorial is to discuss the essential ideas underlying the diffusion models. The target audience of this tutorial includes undergraduate and graduate students who are interested in doing research on diffusion models or applying these models to solve other problems.

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