- State of the Art on Diffusion Models for Visual Computing [191.6]
本稿では,拡散モデルの基本数学的概念,実装の詳細,および一般的な安定拡散モデルの設計選択を紹介する。 また,拡散に基づく生成と編集に関する文献の急速な発展を概観する。 利用可能なデータセット、メトリクス、オープンな課題、社会的意味について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Oct 2023 05:32:29 GMT) - 急速に研究＆社会実装が進む拡散モデルに関するサーベイ
- 挙げられている文献の新しさがこの分野の流行を物語っているように思う
日: 2023年10月20日
UniSim: Learning Interactive Real-World Simulators
- Learning Interactive Real-World Simulators [113.5]
生成モデルを用いて実世界の相互作用の普遍的シミュレータ(UniSim)を学習する可能性について検討する。 UniSimは、高レベルの命令と低レベルの制御の両方の視覚的結果をシミュレートすることで、人間とエージェントが世界とどのように相互作用するかをエミュレートすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:42:22 GMT) - 生成モデルを活用したエージェントをシミュレーション環境を通して学習していく話、強化学習で有力だった方針であり、エージェントの学習にも有望な方針に思える。
- プロジェクトサイトはUniSim: Learning Interactive Real-World Simulators (universal-simulator.github.io)