北京
本期为TechBeat人工智能社区第634期线上Talk。
北京时间10月31日(周四)20:00，香港中文大学博士生汪福运的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题 是:“Rectified Diffusion - 一般扩散模型的ODE轨迹修正”， 届时他 将 介绍一种更简单的扩散模型形式 Rectified Flow，并提出Rectification操作，通过对ODE轨迹“拉直”实现单步生成。
Talk·信息
主题：Rectified Diffusion - 一般扩散模型的ODE轨迹修正
嘉宾：香港中文大学 · 博士生 - 汪福运
时间：北京时间10月31日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
扩散模型极大地推动了视觉生成领域的发展，但是扩散模型的推理，由于涉及到对连续时间微分方程的离散近似，单张样本的生成通常需要迭代地调用扩散模型几十甚至上百次。
Rectified Flow提出一种更简单的扩散模型形式，并提出Rectification操作对ODE轨迹“拉直”从而实现单步生成。我们指出Rectification并不受限于扩散模型的形式，拓展其应用场景。在相同的实验配置下，我们仅使用8%的训练样本实现了远超Rectified Flow方法的单步性能。
Talk大纲
1. 扩散模型背景介绍
2. 扩散模型推理加速相关工作
3. Rectified Flow相关工作
4. Rectified Diffusion动机分析、方法介绍及合理性分析
5. 实验设置与验证
Talk·预习资料
论文链接： https://arxiv.org/abs/2209.03003
论文链接： https://arxiv.org/abs/2210.02747
论文链接： https://arxiv.org/abs/2403.03206
论文链接： https://arxiv.org/abs/2405.20320
论文链接： https://arxiv.org/abs/2405.07510
论文链接： https://arxiv.org/abs/2011.13456
论文链接： https://arxiv.org/abs/2303.01469
论文链接： https://arxiv.org/abs/2405.18407
论文链接： https://arxiv.org/abs/2309.06380
论文链接： https://arxiv.org/abs/2410.07303
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Talk·嘉宾介绍
汪福运
香港中文大学 · 博士生
香港中文大学MMLab在读博士生。师从李鸿升教授和王晓刚教授，研究方向为扩散模型、视觉生成、持续学习等；曾在NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH、ECCV等顶级会议发表论文。曾获香港政府奖学金、南京大学优秀毕业生等荣誉。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=42323
-The End-
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