Диффузные модели

Вероятно, вы уже что-то слышали про диффузные модели и видели провокационные названия статей типа “Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis“. Все так. Диффузные модели это относительно новый класс моделей, которые показывают sota результаты в задачах оценки плотности распределения и генерации данных. И да, на некоторых задачах генерации изображений они показывают результаты лучше, чем GAN’ы. Однако, скорее всего, вы еще не успели узнать подробности. Но вы сможете сделать это на семинаре! Во вторник мы разберем стандартные диффузные модели и посмотрим на некоторые более поздние обобщения. Поймем, как обучать эти модели, оценивать с их помощью плотность распределения, генерировать данные (априорно и условно) и варьировать объем используемых вычислительных ресурсов во время инференса. Докладчик: Григорий Бартош.