Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision, Stanley H. Chan, arXiv'24

[AkihikoWatanabe]

URL

• https://arxiv.org/abs/2403.18103

Authors

• Stanley H. Chan

Abstract

• The astonishing growth of generative tools in recent years has empowered many exciting applications in text-to-image generation and text-to-video generation. The underlying principle behind these generative tools is the concept of diffusion, a particular sampling mechanism that has overcome some shortcomings that were deemed difficult in the previous approaches. The goal of this tutorial is to discuss the essential ideas underlying the diffusion models. The target audience of this tutorial includes undergraduate and graduate students who are interested in doing research on diffusion models or applying these models to solve other problems.

Translation (by gpt-4o-mini)

• 近年の生成ツールの驚異的な成長は、テキストから画像生成やテキストから動画生成における多くのエキサイティングなアプリケーションを可能にしました。これらの生成ツールの背後にある基本的な原理は、拡散の概念であり、これは特定のサンプリングメカニズムで、従来のアプローチで困難とされていたいくつかの欠点を克服しています。このチュートリアルの目的は、拡散モデルの基本的なアイデアについて議論することです。このチュートリアルの対象者は、拡散モデルに関する研究を行ったり、これらのモデルを他の問題を解決するために適用したりすることに興味のある学部生や大学院生です。

Summary (by gpt-4o-mini)

• 生成ツールの成長により、テキストから画像や動画を生成する新しいアプリケーションが可能に。拡散モデルの原理がこれらの生成ツールの基盤であり、従来のアプローチの欠点を克服。チュートリアルでは、拡散モデルの基本的なアイデアを学部生や大学院生向けに解説。

[AkihikoWatanabe]

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