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/
随着大模型技术的兴起和发展，软件漏洞模糊测试方法在新技术的赋能下，可以实现更好的代码覆盖率和漏洞发现数量。本次学术报告针对结合大模型实现模糊测试用例生成的方法，介绍了Fuzz4Al…
模糊测试是一种通过提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件故障的方法。Web应用对于软件提供商和终端用户都具有优越性，针对Web应用…
多视图聚类技术旨在利用不同视图之间信息的互补性和一致性增强模型的鲁棒性，提高聚类准确率。本次报告首先讲述多视图聚类的基本概念，然后结合两篇算法对完全多视图聚类和不完全多视图聚类方法…
介绍了设备识别的发展历史、各层协议的特征及其优劣性，对两篇关于内网、外网识别的高水平文献进行了讲解，对比了设备识别的主要研究方向，以期帮助初学者快速了解领域内的动态及发展前景。
上一篇博文向大家介绍了，一个典型的特定音频识别系统的原理如下图所示： 特定音频识别系统原理图 上图中可以看到，离线…
深度学习模型的鲁棒性解释方法旨在提升模型在面对输入扰动或对抗攻击时的解释一致性，是增强模型可信性和应用价值的重要研究方向。本次学术报告介绍了该领域的研究背景与发展现状，重点阐述了M…
本报告介绍了强化学习领域基本概念，详细介绍了Q-Learning算法和Deep Q Learning算法的原理，简要梳理了了两种算法的发展脉络，以经典案例windy grid-wo…
对抗样本的存在表明现代神经网络是相当脆弱的。为解决这一问题，研究者相继提出了许多方法，其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。 然而，经过对抗训练后神经网络对于正常样…
跨语言词向量(corss-lingual word embeddings)是一种的对单语言环境下的模型进行多语言扩展的有效手段。通过…
面对渴求大量数据的深度学习，数据扩增方法可以缓和一部分需求，但数据扩增方法往往只应用在有监督学习设定中，带来…
