【论文+源码】 SeqDiffuSeq带有序列到序列生成的编码器变压器的文本扩散模型
这篇论文提出了一种新的文本扩散模型，名为SeqDiffuSeq，旨在通过编码-解码的Transformer架构解决序列到列的文本生成问题。尽管扩散模型在图像、音频和视频生成中取得了显著成功，但由于文本的离散特性，将连续扩散模型扩展到自然语言并不简单。为提高生成性能，SeqDiffuSeq结合了自我条件化技术和新提出的自适应噪声调度技术。自我条件化技术使得SeqDiffuSeq能够更好地利用预测序列信息，而自适应噪声调度技术则在时间步的标记级别平衡去噪的难度。实验结果显示，与其他基于扩散的模型相比，SeqDiffuSeq在五个序列生成任务上在文本质量和推理时间方面均表现出改善。该团队已发布相关代码供使用。
论文：https://arxiv.org/pdf/2212.10325.pdf
源码：https://github.com/Yuanhy1997/SeqDiffuSeq