Vortrag bei Microsoft Research zum Thema Diffusion-based Sampling

Während seines Forschungsaufenthalts in Cambridge, Massachusetts und im Anschluss an seinen Vortrag am Massachusetts Institute of Technology, präsentierte Dr. Lorenz Richter unsere aktuellen Arbeiten im Bereich Diffusion-based Sampling auch dem Team von Microsoft Research New England (MSR-NE).

Das Seminar mit dem Titel „A non-Markovian approach to diffusion-based sampling“ befasste sich mit den Herausforderungen beim Sampling aus hochdimensionalen, unnormierten Dichten – eine zentrale Aufgabe in wissenschaftlichen Bereichen, in denen häufig keine Ground-Truth-Daten zur Verfügung stehen.

In seinem Vortrag präsentierte Lorenz Einblicke in unsere neueste Forschung und stellte dabei insbesondere den Bridge Matching Sampler (BMS) vor. Dieses Framework generalisiert bisherige Matching-Ziele als spezielle Formen von Fixpunkt-Iterationen, die auf der Nelson-Relation basieren.

Das vollständige Paper wurde vor Kurzem hier veröffentlicht.

Ein herzlicher Dank geht an Carles Domingo-Enrich und das Team von Microsoft Research für die Einladung und den fachlichen Austausch.

Die Gruppe bei MSR-NE konzentriert sich insbesondere auf Generative Modeling und die wachsenden Verbindungen zur Bild-, Video- oder Textgenerierung, aber auch auf Entwicklungen in den Bereichen Fine-tuning, Alignment oder wissenschaftliche Simulationen.

Den aufgezeichneten Vortrag können Sie sich hier ansehen.

Wie immer sind die Erkenntnisse aus dem Paper das Ergebnis einer großartigen Zusammenarbeit. Ein Dank geht daher auch an Denis Blessing, Julius Berner, Egor Malitskiy und Gerhard Neumann.