Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision

近年来生成工具的惊人增长为文本到图像生成和文本到视频生成等许多令人兴奋的应用提供了支持。这些生成工具背后的基本原理是扩散的概念，一种特定的采样机制，克服了以前方法中被认为难以解决的一些缺点。本教程的目标是讨论扩散模型的基本思想。本教程的目标受众包括对研究扩散模型或将这些模型应用于解决其他问题感兴趣的本科生和研究生。

本论文旨在探讨扩散模型的基本思想，以及在文本到图像生成和文本到视频生成等领域中的应用。

扩散模型采用了一种特殊的采样机制，克服了以往方法中存在的一些困难。

论文介绍了扩散模型在文本到图像生成和文本到视频生成中的应用。实验使用了不同的数据集，并探讨了扩散模型与其他模型的比较。论文还提供了开源代码和值得深入研究的方向。

最近的相关研究包括PixelCNN++, Glow和VQ-VAE-2等。