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对抗攻击，特别是基于迁移的有目标攻击，可以用于评估大型视觉语言模型（VLMs）的对抗鲁棒性，从而在部署前更全面地检查潜在的安全漏洞。然而，现有的基于迁移的对抗攻击由于需要大量迭代和复杂的方法结构，导致成本较高
在时间序列预测领域，当前主流的扩散方法还是传统的基于噪声的方法，未能充分利用自回归技术实现时间序列建模。
具备原生中文理解能力，还兼容Stable Diffusion生态。 最新模型结构Bridge Diffusion Model来了。 与Dreambooth模型结合，它生成的穿中式婚礼礼服的歪国明星长这样。
因为流匹配的公式很简单，并且生成样本的路径很直接，最近越来越受研究者们的欢迎，于是很多人都在问： 「到底是扩散模型好呢？还是流匹配好？」
扩散模型和最优传输之间到底存在怎样的联系？对很多人来说还是一个未解之谜。
昨天，为大家介绍了生成式对抗网络GAN，今天再来为大家介绍另一个有趣的模型：扩散模型，包括Stability AI、OpenAI、Google Brain在内的多个研究团队基于扩散模型提出了多种创新模型，如以文生图、图像生成视频生成等~
近年来，文本到图像扩散模型为图像合成树立了新标准，现在模型可根据文本提示生成高质量、多样化的图像。然而，尽管这些模型从文本生成图像的效果令人印象深刻，但它们往往无法提供精确的控制、可编辑性和一致性 —— 而这些特性对于实际应用至关重要。
自回归方法，在图像生成中观察到了 Scaling Law。 「Scaling Law 撞墙了？」这恐怕是 AI 社区最近讨论热度最高的话题。
扩散模型的本质竟是进化算法！生物学大佬从数学的角度证实了这个结论，并结合扩散模型创建了全新的进化算法。
DIAMOND是一种新型的强化学习智能体，在一个由扩散模型构建的虚拟世界中进行训练，能够以更高效率学习和掌握各种任务。在Atari 100k基准测试中，DIAMOND的平均得分超越了人类玩家，证明了其在模拟复杂环境中处理细节和进行决策的能力。