An Overview of Diffusion Models: Applications, Guided Generation, Statistical Rates and Optimization
扩散模型概览：应用、引导生成、统计速率与优化AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及通用生成模型与优化，未明确对应所列经济或金融计量细分方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
扩散模型概览：应用、引导生成、统计速率与优化
- 研究问题
- 扩散模型如何在不同控制方式下生成样本，现有理论如何解释其统计和采样性质，并支持高维结构化优化？
- 方法与思路
- 作者综述应用与理论，从无条件模型逐步转向条件模型，再介绍将优化问题转化为条件采样并用扩散模型求解的思路。
- 材料陈述的贡献
- 摘要将贡献定位为理论综述，串联引导生成、统计性质、采样能力和结构化优化，并讨论未来研究方向。
- 阅读关注点
- 应核对各类统计速率所依赖的分布与模型条件、采样误差的度量，以及条件采样解决优化问题时的目标和保证。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或接收未核实；摘要未提供具体定理或速率，不能将综述中的理论视为统一有效保证。
原文摘要
Diffusion models, a powerful and universal generative AI technology, have achieved tremendous success in computer vision, audio, reinforcement learning, and computational biology. In these applications, diffusion models provide flexible high-dimensional data modeling, and act as a sampler for generating new samples under active guidance towards task-desired properties. Despite the significant empirical success, theory of diffusion models is very limited, potentially slowing down principled methodological innovations for further harnessing and improving diffusion models. In this paper, we review emerging applications of diffusion models, understanding their sample generation under various controls. Next, we overview the existing theories of diffusion models, covering their statistical properties and sampling capabilities. We adopt a progressive routine, beginning with unconditional diffusion models and connecting to conditional counterparts. Further, we review a new avenue in high-dimensional structured optimization through conditional diffusion models, where searching for solutions is reformulated as a conditional sampling problem and solved by diffusion models. Lastly, we discuss future directions about diffusion models. The purpose of this paper is to provide a well-rounded theoretical exposure for stimulating forward-looking theories and methods of diffusion models.