扩散模型在数据生成的众多领域上呈现出了非常好的效果。然而，在实际应用过程中，扩散模型的采样原理导致其生成速度非常缓慢，严重限制了模型的实际应用效果。为了对采样生成过程进行优化，近年来许多采样方法将模型的采样步数从1000降低到了50，20，甚至可以一步生成。一系列的研究和实际应用促进了扩散模型加速采样的极致演变。
扩散模型加速采样方法与应用-万韵伟原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/04/17/%e6%89%a9%e6%95%a3%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%8a%a0%e9%80%9f%e9%87%87%e6%a0%b7%e6%96%b9%e6%b3%95%e4%b8%8e%e5%ba%94%e7%94%a8/
Android操作系统是一个开放式的操作系统，保护这样一个开放平台，需要强有力的安全体系结构。Android系统拥有多层次的安全机制，可以灵活地满足用户各层次的安全需求。 1…
代码自动编辑任务通过应用频繁出现的编辑模式对现有代码进行修改，能够提升软件开发的效率。CODIT方法将代码编辑过程建模为树结构变换和标记生成两个阶段。MODIT方法输入整合需要编辑…
研究针对文本嵌入模型的模型反演攻击，揭示了自然语言处理领域面临的隐私泄露风险。本次学术报告介绍了关于文本嵌入模型模型反演攻击的最新方法，并指明了现有的缺陷和未来发展方向。
远程监督方法用于关系抽取任务，会给数据集带来噪声样本，为此，本文介绍了两种基于多示例学习的去噪方法，能够有效的去除训练集中存在的噪声样本。
This report centers on the “Wireless Traffic Dataset for KRACK and Kr00k Attacks in …
着大数据和人工智能技术的飞速发展，知识图谱已成为表示和存储结构化知识的重要工具，其中时序知识图谱则进一步强调了事件随时间演变的重要性。本次学术报告致力于讲解时序知识图谱推理方法，重…
1.恶意软件检测发展历史2.深度学习在恶意软件检测上的应用3.恶意软件反检测技术
深度神经网络在图像识别、语音处理以及机器翻译等领域具有良好的预测性能，但是由于深度神经网络对决策结果可解释性的缺乏以及解决训练开销而寻求的外包训练的安全难以有效保证，都导致深度神经…
随着对抗样本的危险性日益凸显，提高模型的鲁棒性成为研究的主要方向之一，然而，在评估鲁棒性方面还没有统一的标准，使得不同的防御方法之间对比存在很大的困难。
摘要：本报告介绍了web漏洞挖掘中的基本概念，实战通用方案及相关思路总结，进一步详细讲解了手工挖掘中存在的痛点问题，重点阐述了前沿自动化漏洞挖掘算法原理，分析其如何弥补手工挖掘的不…
