A Survey of Diffusion Models in Natural Language Processing

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
阅读量617 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Survey Paper 文章标签： 人工智能 自然语言处理
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/131895096
本文深入探讨了扩散模型在NLP领域的应用，比较了扩散模型与潜在变量模型、自回归模型的差异，并分析了其在自然语言生成、情感分析等任务中的优势。同时，讨论了与Transformer的结合以及未来的发展趋势，强调了模型的并行生成能力和少样本学习潜力。

本文是NLP系列文章，针对《A Survey of Diffusion Models in Natural Language Processing》的翻译。

自然语言处理中扩散模型综述

摘要

本文对扩散模型在自然语言处理中的应用进行了全面的综述。扩散模型是一类数学模型，旨在捕捉信息或信号在网络或流形上的扩散。在NLP中，扩散模型已被用于各种应用，如自然语言生成、情感分析、主题建模和机器翻译。本文讨论了NLP中使用的扩散模型的不同公式，它们的优点和局限性，以及它们的应用。我们还对扩散模型和替代生成模型进行了彻底的比较，特别强调了自回归（AR）模型，同时还研究了不同的架构如何将Transformer与扩散模型结合起来。与AR模型相比，扩散模型在并行生成、文本插值、句法结构和语义内容等表征级控制以及鲁棒性方面具有显著优势。探索将Transformer集成到扩散模型中的进一步排列将是一个有价值的追求。此外，开发具有显著少样本学习能力的多模式扩散模型和大规模扩散语言模型将是NLP中扩散模型未来发展的重要方向。

1 引言

2 通用框架

3 NLP中扩散模型的综述

3.1 离散扩散模型

3.2 嵌入扩散模型

3.3 离散与嵌入扩散

4 扩散与其他生成模型

4.1 与潜

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
NLP（6）--Diffusion Model
NPU 研0
09-17 856
Flow-Based Model、Diffusion Model中DDPM的结构、训练过程、马尔科夫链、DDIM
Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-03 8236
​ Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读 目录 Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 2、Background 3 Overview of PTMs—PT
深度学习：Diffusion Models in Vision: A Survey视觉中的扩散模型:综述
ssshyeong的博客
10-06 5379
在这个综述中，我们提供了在视觉中应用去噪扩散模型的文章的综合综述，包括在该领域的理论和实践贡献。首先，我们确定并提出了三种通用的扩散建模框架，它们基于去噪扩散概率模型、噪声条件评分网络和随机微分方程。我们进一步讨论了扩散模型和其他深层生成模型之间的关系，包括变分自编码器、生成对抗网络、基于能量的模型、自回归模型和归一化流。然后，介绍了计算机视觉中扩散模型的多视角分类。最后，我们说明了目前扩散模型的局限性，并展望了未来研究的一些有趣的方向
[论文解读] Adversarial Attacks on Deep Learning Models in Natural Language Processing: A Survey
年糕的博客
06-18 3679
Adversarial Attacks on Deep Learning Models in Natural Language Processing: A Survey 文章目录Adversarial Attacks on Deep Learning Models in Natural Language Processing: A Survey简介摘要介绍自然语言处理中的对抗性攻击与深度学习技术综述深度学习模型的对抗性攻击：一般分类法定义威胁模型。测量。深度学习在自然语言处理中的应用从图像到文本精心制作对抗
【综述】Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications
m0_61899108的博客
10-19 3418
论文：github：Conditional Image Generation (Image Super Resolution, Inpainting, Translation, Manipulation)
Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications
2201_75801514的博客
06-03 1330
扩散模型已经成为一个强大的新深度生成模型家族，在许多应用中具有破纪录的性能，包括图像合成，视频生成和分子设计。在本调查中，我们概述了扩散模型的快速发展，将研究分为三个关键领域:有效采样，改进的似然估计和处理具有特殊结构的数据。我们还讨论了将扩散模型与其他生成模型相结合以增强结果的可能性。我们进一步回顾了扩散模型在计算机视觉、自然语言处理、时间数据建模以及其他科学学科的跨学科应用等领域的广泛应用。本调查旨在为扩散模型的状态提供一个情境化的、深入的观察，确定重点领域，并指出进一步探索的潜在领域。。
CVPR大爆料!百万级真机数据 + 自动驾驶新方向, 扩散模型又立大功!
数据与算法架构提升之路专栏
01-19 252
扩散模型资源汇总包括以下内容： Awesome-Diffusion-Models：涵盖图像生成、医学成像、强化学习等应用的资源集合。 视频生成、编辑、恢复等：最新扩散模型列表。 图像处理综述：恢复、增强、编码、质量评估等。 图扩散生成：论文、代码和数据集。
LLMs之PEFT：《Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive Survey》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-10 2013
​ LLMs之PEFT：《Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive Survey》翻译与解读 目录 《Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive Survey》翻译与解读 Abstract 1、Introduction VII Conclusion and Future
3D Representation Methods: A Survey_METHODS
初见月
10-27 1247
3D表示方法综述(方法)
【论文学习】《A Survey on Neural Speech Synthesis》
求求你们别卷了
07-19 6471
《A Survey on Neural Speech Synthesis》论文学习 文章目录《A Survey on Neural Speech Synthesis》论文学习  摘要  1 介绍    1.1 TTS 技术的历史    1.2 调查的组成  2 TTS 中的关键组件    2.1 主要分类    2.2 文本分析    2.3 文本分析   
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 227
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 390
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
最新发布
2501_92808811的博客
11-25 282
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 400
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 381
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 496
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 286
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 73
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
Automatic Generation of Aerobatic Flight in Complex Environments via Diffusion Models
07-30
### 无人机特技飞行路径自动生成中的扩散模型应用 扩散模型是一种深度学习技术，主要用于生成高质量的图像，但其原理也可以扩展到其他领域，如路径规划。在复杂环境中自动生成无人机特技飞行路径时，扩散模型可以被用来学习环境特征与飞行路径之间的关系。通过训练扩散模型，使其理解在特定环境中哪些路径是可行的，并且能够执行特技动作[^1]。 扩散模型的工作原理是通过逐步添加噪声到数据中，然后训练模型来逆转这个过程，从而生成新的数据样本。在无人机路径规划的上下文中，这意味着模型可以学会在去除噪声的过程中生成一条从起点到终点的安全路径，即使在存在障碍物和其他挑战的情况下。 ### 实现步骤 尽管具体的实现细节可能因项目需求而异，但一般而言，使用扩散模型进行路径规划包括以下几个步骤： 1. 数据准备：收集或创建一个包含各种复杂环境的数据集，以及在这些环境中成功的飞行路径实例。 2. 模型训练：使用上述数据集来训练扩散模型，让它学会识别环境特征与有效飞行路径之间的关联。 3. 路径生成：一旦模型训练完成，它就可以用来生成新的飞行路径，这通常涉及到给定初始条件和目标位置后，模型预测出一条最优路径。 4. 路径优化：生成的路径可能需要进一步优化以确保平滑性和安全性，尤其是在执行特技动作时。 ```python # 伪代码示例 - 使用扩散模型生成路径 def generate_flight_path(diffusion_model, start_position, end_position, environment_data): # 输入起始位置、结束位置和环境数据 input_data = prepare_input(start_position, end_position, environment_data) # 使用扩散模型生成路径 raw_path = diffusion_model.generate(input_data) # 对生成的路径进行后处理，确保其适合无人机飞行 optimized_path = post_process(raw_path) return optimized_path ``` ### 挑战与解决方案 在使用扩散模型实现复杂环境中无人机特技飞行路径自动生成的过程中，可能会遇到一些挑战，比如如何处理实时性要求、如何保证生成路径的安全性以及如何处理模型泛化能力等问题。解决这些问题通常需要结合先进的算法改进、硬件加速以及详细的环境建模等手段[^2]。 ### 潜在应用 这种方法不仅可以应用于无人机的娱乐表演，还可以用于紧急救援任务中的快速响应，或者是在未知或危险环境中进行侦察任务。通过模仿自然界中四足动物的动态运动模式，扩散模型可以辅助无人机在三维空间中实现更加灵活和稳定的飞行控制[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值