扩散模型编年简史

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2023-08-23 08:12:31

序章

本文全面总结了自2020年来扩散模型与AIGC的牵手历程，从问世到StableDiffusion开源再到最近研究，堪称扩散模型编年简史。

生成纪元

自从DDPM问世以后，扩散模型在图像生成领域缓缓地迈向成熟。尽管每个学术会议都会呈现一些相关研究，但这类论文的数量仍不多。总的来说，这一阶段研究主要还是在聚焦扩散模型的理论和实践基础上。

后生成纪元

这一阶段的2D图像的工作主要集中在可控的图像生成、对象驱动的/基于示例的图像编辑、文本驱动的图像编辑、图像修复/扩展、风格迁移、基于点的交互式图像编辑等方向。

军备竞赛启动

扩散模型的出现也极大改善了图像生成等任务的性能，一些典型工作包括Repaint、SmartBrush、DreamBooth等。除此之外，还有一系列探索扩散模型扩散形式的工作，如Bit-Diffusion、Variational-Diffusion、Cold-Diffusion、Soft-Diffusion、Non-uniformDiffusion、Retrieval-AugmentedDiffusion等。在这个时间节点，扩散模型逐渐走入人们的视野，各大公众平台纷纷推出涉及它的文章，然而事实却是，这类模型仍然主要停留在研究领域，尤其是在做图像生成的圈子里。

手慢无

可控图像生成与编辑是这一阶段的主旋律，这催生了非常非常多的工作，在这个阶段，几乎每天都有新的论文和Demo放出。这一阶段诞生了非常非常多有意思的工作，但从使用的技术上基本可以总结为AttentionControl、LayerInjection、Finetue、TextualInversion等。

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