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扩散模型在计算机视觉领域的研究现状

扩散模型在计算机视觉领域的研究现状（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

问题的提出．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

二、扩散模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

三、扩散模型在计算机视觉中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

特征学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

图像修复和重建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

模式识别与目标检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

自然语言处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

四、扩散模型的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

算法改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

参数调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

性能评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

五、扩散模型的应用挑战与未来方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

数据偏见与公平性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

计算效率与可扩展性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

其他潜在应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

六、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

主要发现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

对未来研究的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

扩散模型在计算机视觉领域的研究现状（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

扩散模型基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1扩散模型的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.2扩散模型的数学表达．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.3扩散模型在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

扩散模型在计算机视觉中的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.1国内外研究现状概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.1.1国内研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.1.2国外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.2关键技术分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2.1激活函数的选择与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2.2权重初始化与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.2.3正则化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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