У нас вы можете посмотреть бесплатно Diffusion Models, part 1 [in Russian] или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Slides: https://github.com/bayesgroup/bayesgr... Speaker: Grigory Bartosh, JetBrains Research Вероятно, вы уже что-то слышали про диффузные модели и видели провокационные названия статей типа "Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis". Диффузные модели это относительно новый класс моделей, которые показывают sota результаты в задачах оценки плотности распределения и генерации данных. На некоторых задачах генерации изображений они показывают результаты лучше, чем GAN'ы. Мы разберем стандартные диффузные модели и посмотрим на некоторые более поздние обобщения. Поймем, как обучать эти модели, оценивать с их помощью плотность распределения, генерировать данные (априорно и условно) и варьировать объем используемых вычислительных ресурсов во время инференса.