Talk｜北京理工大学陈焕然：扩散模型即为鲁棒分类器

本期为TechBeat人工智能社区第566期线上Talk。

北京时间1月24日(周三)20:00，北京理工大学本科生—陈焕然的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “扩散模型即为鲁棒分类器”，系统地介绍了他们在使用现成的diffusion model进行鲁棒分类等相关工作所做的研究。

Talk·信息

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主题：扩散模型即为鲁棒分类器

嘉宾：北京理工大学本科生 陈焕然

时间：北京时间 1月24日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

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Talk·介绍

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diffusion model已经在生成领域大红大紫。diffusion生成的图片大部分是图文匹配的，这意味着diffusion对于图片和文本的联合分布已经有了很好的建模。那么，现成的diffusion model是否可以直接用于分类呢？在本篇文章中，我们提出了diffusion classifier，直接使用现成的diffusion model进行鲁棒分类。

Talk大纲

1、对DiffPure的adaptive attack

2、Diffusion classifier的提出

3、Optimal solution of diffusion model

4、Likelihood maximization

5、Experiments

Talk·预习资料

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论文链接：

https://arxiv.org/abs/2305.15241

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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陈焕然

北京理工大学·本科生

陈焕然是北京理工大学三年级本科生在读，主要研究方向为diffusion model, adversarial robustness。在CVPR, ICLR，IJCAI等国际会议上发表论文5篇。提出的CWA攻击可攻破GPT-4，Bard等商用大模型。同时提出了diffusion classifier，即使用一个现成的diffusion model进行鲁棒分类。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=24692

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