击败GANs的新生成式模型：score-based model(diffusion model)原理、网络结构、应用、代码、实验、展望

Diffusion Models专栏文章汇总

前言：在近两年的NeurIPS、ICCV、CVPR等顶会中，出现了二三十篇score-based generative models相关的论文，这是一种全新的生成式模型。特别是一些论文直接喊出了beat GANs(打败GANs)的口号，全新的生成方式和部分领域领先GANs、VAE的生成效果，让越来越多的人感兴趣并投身于研究中。

会不会是下一个GANs？能否解决目前GANs遇到的问题？

和现有的生成式模型相比有哪些优点?哪些缺点？

目前的网络结构是怎样？

如何用代码实现？

常用的数据集有哪些？

常用的评价指标有哪些？

能应用到哪些领域？

遇到了哪些问题？

发展的瓶颈有哪些？

未来的发展会怎样？

本文就这些问题进行探讨。

原理概述

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