扩散模型推理阶段超越增加去噪步长的比例扩展方法研究与应用

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2025-01-21 22:54:48

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Inference-TimeScalingforDiffusionModelsbeyondScalingDenoisingSteps——推理时扩展扩散模型：超越去噪步数的扩展

扩散模型和时间序列的结合是一个新兴且活跃的研究领域，主要应用于时间序列的预测、插补和生成。扩散模型在生成式人工智能领域展示了先进的成果，特别是在时间序列预测中。这些模型能够生成新的、原始的数据样本，反映指定数据集的统计特征。扩散模型通过模拟从数据分布到噪声分布的逐步过程，然后通过逆向过程从噪声中恢复出数据，从而实现预测。例如，TimeGrad是一种基于扩散模型的时间序列预测方法，它通过在每个时间步的去噪模块中额外输入一个hidden state来指导生成序列的过程。

扩散模型为医学图像处理提供了新的技术范式，其研究进展呈现三大特征：在生成任务中从单纯追求数量扩展转向质量优化，在分割任务中强调解剖结构感知，在应用层面逐步向临床辅助诊断延伸。现有文献表明，阶段融合策略（周朝阳，2024）、潜在空间多阶段训练（周朝阳，2024）与注意力引导模块（刘晓芳，2024）构成当前技术发展的三个支柱。然而，数据异质性适应能力弱、计算效率不足等问题制约着临床转化。本研究团队拟从两方面突破：一是构建包含多中心、多模态医学影像的联邦学习框架，通过分布式扩散模型训练提升泛化能力；

扩散模型是一种深度生成模型，其灵感来源于非平衡热力学。它通过定义一个马尔可夫链，逐渐向真实数据中添加随机噪声（前向过程），然后学习反向扩散过程（逆扩散过程），从噪声中构建所需的数据样本。扩散模型包括两个主要步骤：前向扩散过程和反向去噪过程。在前向扩散过程中，模型逐步向数据添加噪声，直到数据完全转化为噪声；在反向去噪过程中，模型从纯噪声开始，逐步去除噪声，恢复出真实的数据样本。

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