扩散模型的多元化应用：药物发现、文本生成、时间序列预测等

来源：DeepHub IMBA本文约2400字，建议阅读5分钟本文带你研究一下扩散模型的多元化应用。AlphaFold3 是 DeepMind 开发的一款蛋白质结构预测软件，它在AlphaFold2的基础上进行了改进。其中最主要的一个改进就是引入了扩散模型，这使得扩散模型不仅仅可以应用于文生图，其实扩散模型早已经在各个领域中都又所发展，今天我们就来研究一下扩散模型的多元化应用。扩散模型我们先从扩散模型说起，如果你了解扩散模型，可以跳过本节。扩散模型是基于噪声和去噪输入。虽然细节各不相同，但我们可以将基于扩散的生成归结为两个步骤-前向扩散：我们取一个数据样本，如图像，并在每一步中迭代地加入少量的高斯噪声。这慢慢地损坏图像，直到它变成无法识别的噪声。模型学习在每一步中添加的噪声模式，这对于逆过程至关重要。逆向扩散：我们从第一步 ………………………………