확산 모델 및 표현 학습: 조사

확산 모델은 다양한 비전 작업에서 인기 있는 생성 모델링 방법으로, 상당한 주목을 받고 있습니다. 이들은 레이블 주석의 독립성 덕분에 자율 감독 학습 방법의 고유한 사례로 간주될 수 있습니다. 이 조사는 확산 모델과 표현 학습 간의 상호작용을 탐구합니다. 수학적 기초, 인기 있는 제거 네트워크 구조 및 안내 방법 등 확산 모델의 필수 측면에 대한 개요를 제공합니다. 확산 모델 및 표현 학습과 관련된 다양한 접근 방식이 상세히 설명됩니다. 여기에는 후속 인식 작업을 위한 사전 훈련된 확산 모델에서 배운 표현을 활용하는 프레임워크와 확산 모델을 향상시키기 위해 표현 및 자율 감독 학습의 발전을 활용하는 방법이 포함됩니다. 이 조사의 목표는 확산 모델과 표현 학습 간의 분류에 대한 포괄적인 개요를 제공하고, 기존 문제 및 잠재적 탐사의 주요 영역을 식별하는 것입니다. Github 링크: https://github.com/dongzhuoyao/Diffusion-Representation-Learning-Survey-Taxonomy.