Understanding Representation Dynamics of Diffusion Models via Low-Dimensional Modeling
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Li, Xiao, Zhang, Zekai, Li, Xiang, Chen, Siyi, Zhu, Zhihui, Wang, Peng, Qu, Qing |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Diffusion Models Learn Low-Dimensional Distributions via Subspace Clustering
di: Wang, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding Generalization in Diffusion Distillation via Probability Flow Distance
di: Zhang, Huijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Huijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring Low-Dimensional Subspaces in Diffusion Models for Controllable Image Editing
di: Chen, Siyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Siyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalization of Diffusion Models Arises with a Balanced Representation Space
di: Zhang, Zekai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Zekai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Deep Representation Learning via Layerwise Feature Compression and Discrimination
di: Wang, Peng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Peng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Shallow Diffuse: Robust and Invisible Watermarking through Low-Dimensional Subspaces in Diffusion Models
di: Li, Wenda, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Wenda, et al.
Pubblicazione: (2024)
Analyzing and Mitigating Model Collapse in Rectified Flow Models
di: Zhu, Huminhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Huminhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding Generalizability of Diffusion Models Requires Rethinking the Hidden Gaussian Structure
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding and Improving Transfer Learning of Deep Models via Neural Collapse
di: Li, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Li, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2022)
Revisiting Diffusion Model Predictions Through Dimensionality
di: Jin, Qing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jin, Qing, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Emergence of Reproducibility and Generalizability in Diffusion Models
di: Zhang, Huijie, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Huijie, et al.
Pubblicazione: (2023)
Explaining and Mitigating the Modality Gap in Contrastive Multimodal Learning
di: Yaras, Can, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yaras, Can, et al.
Pubblicazione: (2024)
RCDM: Enabling Robustness for Conditional Diffusion Model
di: Xu, Weifeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Weifeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
MCLR: Improving Conditional Modeling via Inter-Class Likelihood-Ratio Maximization and Unifying Classifier-Free Guidance with Alignment Objectives
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
AlphaFlow: Understanding and Improving MeanFlow Models
di: Zhang, Huijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Huijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Adversarial Energy-Based Model via Diffusion Process
di: Geng, Cong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Geng, Cong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding Diffusion Models via Code Execution
di: Yu, Cheng
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Cheng
Pubblicazione: (2025)
Dynamical Diffusion: Learning Temporal Dynamics with Diffusion Models
di: Guo, Xingzhuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Xingzhuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variational Autoencoding Discrete Diffusion with Enhanced Dimensional Correlations Modeling
di: Xie, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Understanding the Working Mechanism of Text-to-Image Diffusion Model
di: Yi, Mingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yi, Mingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
SVDQuant: Absorbing Outliers by Low-Rank Components for 4-Bit Diffusion Models
di: Li, Muyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Muyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Canonical Latent Representations in Conditional Diffusion Models
di: Xu, Yitao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Yitao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Analyzing Fine-Grained Alignment and Enhancing Vision Understanding in Multimodal Language Models
di: Jiang, Jiachen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Jiachen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Vidu: a Highly Consistent, Dynamic and Skilled Text-to-Video Generator with Diffusion Models
di: Bao, Fan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bao, Fan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Latent Diffusion Inversion Requires Understanding the Latent Space
di: Rao, Mingxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rao, Mingxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Safe and Reliable Diffusion Models via Subspace Projection
di: Chen, Huiqiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Huiqiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Better Alignment: Training Diffusion Models with Reinforcement Learning Against Sparse Rewards
di: Hu, Zijing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Zijing, et al.
Pubblicazione: (2025)
EDA-DM: Enhanced Distribution Alignment for Post-Training Quantization of Diffusion Models
di: Liu, Xuewen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Xuewen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Point-Based Shape Representation Generation with a Correspondence-Preserving Diffusion Model
di: Zhu, Shen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Shen, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Dual Power of Interpretable Token Embeddings: Jailbreaking Attacks and Defenses for Diffusion Model Unlearning
di: Chen, Siyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Siyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Diffusion Models for Inverse Problems Using Optimal Posterior Covariance
di: Peng, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Draw Like an Artist: Complex Scene Generation with Diffusion Model via Composition, Painting, and Retouching
di: Liu, Minghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Minghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Score-based Membership Inference on Diffusion Models
di: Rao, Mingxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rao, Mingxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
GRPO-RM: Fine-Tuning Representation Models via GRPO-Driven Reinforcement Learning
di: Xu, Yanchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Yanchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Chain-of-Trajectories: Unlocking the Intrinsic Generative Optimality of Diffusion Models via Graph-Theoretic Planning
di: Chen, Ping, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Ping, et al.
Pubblicazione: (2026)
SemDiff: Generating Natural Unrestricted Adversarial Examples via Semantic Attributes Optimization in Diffusion Models
di: Dai, Zeyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dai, Zeyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Semantic-Guided Generative Image Augmentation Method with Diffusion Models for Image Classification
di: Li, Bohan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Bohan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Robust Classification via a Single Diffusion Model
di: Chen, Huanran, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Huanran, et al.
Pubblicazione: (2023)
Residual Denoising Diffusion Models
di: Liu, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Improving Fine-Grained Control via Aggregation of Multiple Diffusion Models
di: Yue, Conghan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yue, Conghan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Diffusion Models Learn Low-Dimensional Distributions via Subspace Clustering
di: Wang, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Understanding Generalization in Diffusion Distillation via Probability Flow Distance
di: Zhang, Huijie, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Exploring Low-Dimensional Subspaces in Diffusion Models for Controllable Image Editing
di: Chen, Siyi, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Generalization of Diffusion Models Arises with a Balanced Representation Space
di: Zhang, Zekai, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Understanding Deep Representation Learning via Layerwise Feature Compression and Discrimination
di: Wang, Peng, et al.
Pubblicazione: (2023)