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Diffusion with Forward Models 是聚焦于结合前向模型的扩散概率模型技术学术展示站点,核心定位是呈现可通过已知可微分前向模型,从非直接观测信号分布中采样的扩散模型技术方案。核心功能包括逆图形学3D场景生成、部分观测信号分布采样、计算机视觉相关任务适配。目标用户覆盖计算机视觉领域研究人员、3D内容开发从业者、深度学习算法工程师、高校相关专业师生、图形学技术研究者。使用场景包括单张2D图像生成匹配的3D场景分布、不完整观测数据下的信号重建、计算机视觉逆问题求解、3D内容创作的原型生成、算法研究中的技术对比验证等。
进入站点首页后,可先浏览介绍板块,初步了解该扩散模型的核心定位、适用场景和技术优势,明确其是否适配自身的研究或业务需求。
点击技术原理板块,查看模型的整体框架、前向模型的嵌入逻辑、训练和推理的具体流程,搭配公式和示意图理解技术实现细节。
进入实验结果板块,查看不同任务场景下的模型表现数据,包括定量指标和定性效果对比,评估其在对应场景中的效果表现。
若需要复现效果或二次开发,可通过站点提供的代码库入口下载开源代码,按照页面给出的环境配置指引完成开发环境搭建。
参照示例教程加载测试数据,也可根据自身需求替换自定义的前向模型和观测数据,运行采样流程获取对应的输出结果。
看完教程,直接上手试试
访问 Diffusion with Forward Models 官网