Kang Liu: "Une perspective EDP sur les modèles de diffusion génératifs"

mardi 13 oct. 2026, 14:00 → 15:00 Europe/Paris

Les modèles de diffusion sont aujourd’hui parmi les méthodes les plus utilisées en intelligence artificielle générative. Leur principe consiste à perturber progressivement les données par un processus de diffusion, puis à apprendre à inverser cette évolution afin de générer de nouveaux échantillons.

 

Dans cet exposé, je présenterai une lecture mathématique de ces modèles à partir de l’équation de la chaleur et des équations de Fokker–Planck. Nous verrons comment certaines propriétés classiques des EDP, notamment les estimations de type Li–Yau et la structure du champ de score, permettent de mieux comprendre la dynamique inverse et la concentration des trajectoires génératives. Je discuterai également de quelques questions liées à la stabilité, à la régularité et au choix du temps d’arrêt dans le processus de génération.

 

L’objectif sera surtout de montrer comment des outils classiques d’analyse et d’EDP peuvent apporter une compréhension quantitative des mécanismes à l’œuvre dans les modèles de diffusion.