扩散是频谱自回归。

在sander.ai的引人入胜的文章中，作者深入探讨了扩散模型和自回归模型在生成建模领域，特别是图像方面的复杂关系。这篇文章提出了一个发人深省的观点，即扩散模型可以被视为在频域执行近似的自回归。这个概念与传统观点有着显著的不同，它将生成建模中两种看似不同的方法联系起来。文章还涉及扩散模型在处理不同空间频率时的独特行为，这与人类视觉敏感性相吻合，为它们在视觉任务中取得成功提供了潜在的解释。此外，讨论还延伸到音频信号和语言建模中的挑战，暗示了将这些模型整合到多模态应用中的未来方向。这篇内容对于那些对生成建模的前沿及其在图像和音频处理中的应用感兴趣的人来说尤为重要。- 扩散模型和自回归模型在频域中执行近似自回归。 - 扩散模型在图像生成中以粗到细的方式产生图像。 - 图像的频谱分析可以更准确地分离其粗粒度和细粒度结构。 - 扩散模型的损失函数隐含了对不同空间频率的加权平均。 - 对于音频波形，频谱分析不遵循幂律，因此扩散模型在音频领域的解释不如在图像领域有效。 - 扩散模型和自回归模型的结合可能是未来的发展方向，以构建跨多个模态的多模态模型。