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生成扩散模型研究综述 被引量：3
1
作者 闫志浩 周长兵 李小翠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期273-283,共11页
扩散模型在生成模型领域具有高质量的样本生成能力,一经推出就不断地刷新图像生成评价指标FID分数的记录,成为了该领域的研究热点,而此类相关综述在国内还鲜有介绍。因此,文中对相关扩散生成模型的研究进行汇总与分析。首先,对去噪扩散... 扩散模型在生成模型领域具有高质量的样本生成能力,一经推出就不断地刷新图像生成评价指标FID分数的记录,成为了该领域的研究热点,而此类相关综述在国内还鲜有介绍。因此,文中对相关扩散生成模型的研究进行汇总与分析。首先,对去噪扩散概率模型、基于分数的扩散生成模型和随机微分方程的扩散生成模型这3类通用模型的特点和原理进行了论述,就每一类基本扩散模型中以优化模型内部算法、高效采样为改进目标的相关衍生模型进行分析。其次,对当下扩散模型在计算机视觉、自然语言处理、时间序列、多模态和跨学科领域等方面的应用进行总结。最后,基于上述论述,分别就目前扩散生成模型存在的采样步骤多、采样时间长等局限性提出了相关建议,并结合前述研究对未来扩散生成模型的发展方向进行了研判。 展开更多
关键词 深度学习 生成模型 去噪扩散概率模型 基于分数的扩散模型 随机微分方程 图像生成
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基于分数阶全变分和扩散模型的图像去模糊方法
2
作者 黄浩 蒲亦非 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期41-51,共11页
图像去模糊是数字图像处理领域的重要研究方向之一.在许多实际应用中,由于成像设备和物体之间发生相对运动,产生的模糊会降低图像质量和视觉效果.本文提出了一种结合分数阶全变分(FTV)损失函数和去噪扩散概率模型(DDPM)的图像去模糊方... 图像去模糊是数字图像处理领域的重要研究方向之一.在许多实际应用中,由于成像设备和物体之间发生相对运动,产生的模糊会降低图像质量和视觉效果.本文提出了一种结合分数阶全变分(FTV)损失函数和去噪扩散概率模型(DDPM)的图像去模糊方法 .首先通过基于概率建模的DDPM实现对图像结构信息的增强,然后利用FTV损失函数作为正则项,进一步恢复图像细节.与传统的图像去模糊方法相比,本文方法能够在保持图像整体清晰度的同时,还原更多的图像细节信息.实验结果验证了该方法在恢复受运动模糊影响的图像上具有显著优越性,为图像去模糊领域的进一步发展提供了新方向. 展开更多
关键词 图像去模糊 分数阶微积分 分数阶全变分 去噪扩散概率模型
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基于扩散模型确定性病变表征的眼底病灶分割方法
3
作者 谢莹鹏 屈俊龙 +2 位作者 谢海 汪天富 雷柏英 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期525-538,共14页
获取全面的眼底病变分割图是开发自动化、可解释的视网膜病症诊断工具的关键步骤。然而,眼底图像上病变的多样性及复杂性,导致了精确标注的稀缺,限制了传统监督学习方法的发展及应用。近期研究表明,表征学习通过从大规模未标注数据中预... 获取全面的眼底病变分割图是开发自动化、可解释的视网膜病症诊断工具的关键步骤。然而,眼底图像上病变的多样性及复杂性,导致了精确标注的稀缺,限制了传统监督学习方法的发展及应用。近期研究表明,表征学习通过从大规模未标注数据中预训练强大的图像表征提取模型,在下游任务中仅需少量标注数据即可取得优异的性能表现。本研究提出了一种新颖的基于去噪扩散概率模型的表征学习分割框架。这一框架的目标是通过生成式建模,更精准地捕捉医学图像中的局部和微妙变化,为眼底图像的病灶分割提供精确的特征表示。采用未标记的眼底图像来学习预定义的马尔科夫扩散的逆过程,从而为从眼底图像中提取像素级表征奠定基础。此外,考虑到视网膜病变的严重性和病灶的相关性,引入一个病变分级网络,以指导逆扩散过程,增强与病灶紧密相关的表征能力。这些经过引导的表征作为眼底图像内在语义信息的存储库,为下游视网膜分割任务提供坚实的图像像素级表征基础。在多个眼底图像数据集上的实验中,所提出的方法在视杯和视盘分割任务上仅使用50个样本取得了0.872和0.877的平均Dice系数。在糖尿病性视网膜病变病灶分割中,平均Dice系数为0.664,而在年龄相关性黄斑变性病灶分割任务中,模型达到了0.513的平均Dice系数。研究结果证明了扩散模型所学习到的表征在多种复杂眼底病变分割任务上的通用性和有效性。 展开更多
关键词 眼底病变 去噪扩散概率模型 表征学习 像素级表征
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基于场景扩充的低碳综合能源系统高可靠性容量规划方法
4
作者 陈勇 肖雷鸣 +1 位作者 王井南 吴健 《综合智慧能源》 CAS 2024年第4期24-33,共10页
为应对全球极端天气的增多以及低碳供能的迫切需求,协同本地多种供能资源的综合能源系统(IES)被认为是提高能源效率和减少碳排放的有效范式。由于IES中风、光等可再生能源出力和冷、热、电多元供能需求的不确定性以及碳排放的限制,提出... 为应对全球极端天气的增多以及低碳供能的迫切需求,协同本地多种供能资源的综合能源系统(IES)被认为是提高能源效率和减少碳排放的有效范式。由于IES中风、光等可再生能源出力和冷、热、电多元供能需求的不确定性以及碳排放的限制,提出了一种综合考虑系统经济成本、本地供能可靠性和碳排放成本的IES容量规划优化方法,该方法结合数据驱动的去噪扩散模型对IES运行场景进行扩充,提升了优化模型在不确定条件下求解的可靠性。实际案例数据的仿真结果表明,与传统的规划方法相比,所提出规划方案的运行成本降低了34.5%,碳排放减少了39.4%。 展开更多
关键词 综合能源系统 多目标优化 去噪扩散模型 场景扩充 数据驱动模型 低碳供能
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基于数据增广的区域供热系统热力站负荷预测模型准确率提升方法研究
5
作者 白云 林小杰 +2 位作者 钟崴 罗政 章宁 《暖通空调》 2024年第9期143-152,158,共11页
开展了热力站数据生成模型研究,基于生成对抗网络和去噪扩散概率模型建立了数据生成模型,通过学习气象、室温、热力站运行数据的联合分布,对原始训练数据进行增广,为预测模型训练提供充足的数据支撑,从而提高预测模型的准确率。在北京... 开展了热力站数据生成模型研究,基于生成对抗网络和去噪扩散概率模型建立了数据生成模型,通过学习气象、室温、热力站运行数据的联合分布,对原始训练数据进行增广,为预测模型训练提供充足的数据支撑,从而提高预测模型的准确率。在北京市某热力站进行了验证和实际测试,结果表明:该方法可以将热力站一次侧电动调节阀开度和二次网供水温度的预测误差分别降低约7%和11%;同时,应用准确率提升后的负荷预测值进行供热量调节得到的预计室温与室温目标值之间的偏差可进一步降低5.44%。基于生成对抗网络的生成模型能够扩展预测模型的预测范围,基于去噪扩散概率模型的生成模型能够在原预测范围内提高预测模型的准确率。本文研究可为进一步提高区域供热系统热力站负荷预测能力与按需精准调控水平提供支撑。 展开更多
关键词 区域供热 热力站 负荷预测 数据增广 生成对抗网络 去噪扩散概率模型 生成模型
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基于去噪扩散概率模型不平衡样本增强的暂态稳定评估
6
作者 李雨婷 刘俊 +3 位作者 刘嘉诚 王光耀 默天啸 林凯威 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期148-157,共10页
准确有效的电力系统暂态稳定评估对电力系统安全稳定运行具有重要意义。目前,基于深度学习的暂态稳定评估方法面临着时序特征空间表征困难、样本类别严重不平衡等问题,影响到评估结果的可信度。为了弥补现有研究的不足,提出了一种基于... 准确有效的电力系统暂态稳定评估对电力系统安全稳定运行具有重要意义。目前,基于深度学习的暂态稳定评估方法面临着时序特征空间表征困难、样本类别严重不平衡等问题,影响到评估结果的可信度。为了弥补现有研究的不足,提出了一种基于去噪扩散概率模型(DDPM)不平衡样本增强的电力系统暂态稳定评估方法。首先,构建改进HSV颜色模型对高维数据进行二维图像化处理,从而直观表征高维数据,便于后续训练;然后,基于DDPM算法对不平衡失稳样本空间进行表征学习,规模化生成概率同分布的增强样本,进而解决类别不平衡问题;最后,提出梯度加权类激活映射卷积神经网络以构建暂态稳定评估模型,提升模型的可信度与可解释性。IEEE 39节点系统测试的仿真结果表明,所构建的模型相较于其他方法具备更高的稳定性判别精度,且对失稳样本的识别率显著提高,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 去噪扩散概率模型 HSV颜色模型 样本不平衡 可解释性
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基于去噪扩散概率模型的水⁃光互补系统随机场景生成方法
7
作者 杨震 杨晶显 +3 位作者 王凯 李玉梅 刘俊勇 张帅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第19期171-180,共10页
随着水-光互补系统应用越来越广泛,准确地描述水-光出力的不确定性对电网的运行和规划具有重要影响。现有多源融合特性建模方法不仅存在考虑可再生能源出力时空相关性不充分的问题,而且在实际复杂应用环境下要进行先验假设,进而导致生... 随着水-光互补系统应用越来越广泛,准确地描述水-光出力的不确定性对电网的运行和规划具有重要影响。现有多源融合特性建模方法不仅存在考虑可再生能源出力时空相关性不充分的问题,而且在实际复杂应用环境下要进行先验假设,进而导致生成质量降低。基于此,文中提出了基于去噪扩散概率模型的水-光互补系统随机场景生成方法。首先,将结合欧氏距离和L2正则化的损失函数作为衡量生成噪声与原始噪声分布差异的标准,并设计适应水-光-荷随机场景生成的UNet网络结构;然后,通过对前向过程不断加噪和逆向过程不断去噪训练,捕捉水-光-荷多维变量相关性变化及波动特征,拟合其概率分布规律;最后,对多源数据协同建模,高效生成水-光互补系统随机场景。文中算例基于某地区电网实际采集数据进行测试,通过综合评估指标验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 场景生成 去噪扩散概率模型 水-光互补系统 多源
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基于深度学习的心电信号生成技术研究
8
作者 林铭俊 肖中举 +4 位作者 肖慧 张鑫 洪永 陈超敏 郑东宏 《现代仪器与医疗》 CAS 2023年第5期44-48,共5页
随着人工智能技术的快速发展,运用心电图自动诊断模型辅助临床诊断成为一大研究热点,但仍存在着心电医疗数据难以获取、样本不平衡、数据隐私限制与泄露等问题。而大型免费医疗数据集的出现以及深度生成模型的发展,使得生成高质量的心... 随着人工智能技术的快速发展,运用心电图自动诊断模型辅助临床诊断成为一大研究热点,但仍存在着心电医疗数据难以获取、样本不平衡、数据隐私限制与泄露等问题。而大型免费医疗数据集的出现以及深度生成模型的发展,使得生成高质量的心电数据成为解决上述问题的有效方法。本文介绍了三种深度生成模型,分别为变分自编码器、生成对抗网络和去噪概率扩散模型,对其原理与特点进行了归纳和总结,然后将深度生成模型在心电信号生成领域中的应用进行了系统的分析研究,最后讨论了人工智能技术在心电信号生成领域的发展前景与趋势。 展开更多
关键词 深度生成模型 心电信号生成 变分自编码器 对抗生成网络 去噪概率扩散模型
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