Diffusion-Models-Papers-Survey-Taxonomy

概要

このリポジトリは、拡散モデルに関する包括的なサーベイ論文「Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications」に基づき、関連論文を体系的に収集・分類しています。

拡散モデル分野の急速な進展に対応するため、サーベイ論文とリポジトリが継続的に更新される点が特徴です。

アルゴリズム（サンプリング高速化、尤度最大化、特殊構造データ、LLM/DPO/RLHFとの組み合わせ）やアプリケーション（コンピュータビジョン、NLP、時系列モデリング、マルチモーダル学習、ロバスト学習、医用画像再構成など）に関する多岐にわたる分類を提供します。

主に拡散モデルの研究者、学習者、最新の技術動向を効率的に追いたい開発者を想定ユーザーとしています。

基本情報

最新のissue

• 8ページの数式について (更新: 2024-12-30 / About an equation in page 8)
• 新しい論文「DeTiME: Diffusion-Enhanced Topic Modeling using Encoder-decoder based LLM」を追加 (更新: 2023-12-22 / Add new paper "DeTiME: Diffusion-Enhanced Topic Modeling using Encoder-decoder based LLM")
• 新着論文：『拡散モデルの幾何学的視点』 (更新: 2023-06-24 / A New Paper: ”A Geometric Perspective on Diffusion Models”)
• 新しい論文「textdiffuser: diffusion models as text painters」を追加 (更新: 2023-05-28 / Add new paper "textdiffuser: diffusion models as text painters")

GitHub: https://github.com/YangLing0818/Diffusion-Models-Papers-Survey-Taxonomy