Séminaire - Génération de données en IA par transport et débruitage : Des modèles de diffusion aux ponts de Schrödinger

Épisode de Sciences des données - Stéphane Mallat par Collège de France · 12 février 2025 · 1 h 09 min

Stéphane Mallat

Collège de France

Science des données

Année 2024-2025

Séminaire - Génération de données en IA par transport et débruitage : Des modèles de diffusion aux ponts de Schrödinger

Résumé

Les modèles de diffusion ont révolutionné l'IA générative. Conceptuellement, ces méthodes définissent un mécanisme de transport d'une distribution de bruit vers une distribution de données. Des travaux récents ont étendu ce cadre pour définir des transports entre des distributions arbitraires, élargissant considérablement le potentiel de ces modèles de diffusion. Cependant, les méthodes existantes échouent souvent à approcher le transport optimal entre ces distributions. Dans cette présentation, nous montrerons comment il est possible de modifier les méthodologies actuelles pour obtenir les ponts de Schrödinger – une variante à entropie régularisée du transport optimal dynamique.

Intervenant :

Valentin De Bortoli

Google DeepMind

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