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。

为提高模型效率，研究者提出了多种快速采样算法，如DDIM（离散扩散模型）和ADM（加速扩散模型），这些方法能够在保证生成质量的前提下，显著减少反向扩散所需的步骤数，从而大幅缩短生成时间。此外，还出现了如半扩散模型这样的新型架构，它结合了扩散模型与传统生成模型的优点，能够在更低的计算成本下生成高质量样本。例如，在音乐创作场景中，一个混合模型可以先根据用户提供的旋律片段或风格标签进行自回归式的后续旋律生成，再通过扩散过程优化生成音乐的质量和细节，确保生成的乐曲既符合用户预期又具有专业级音质。

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