Estimación de likelihood con modelos generativos: Normalizing Flows y Diffusion Models

En esta charla estaré presentando parte de mi trabajo de doctorado, que aborda el desafío de la detección de anomalías en imágenes, con un enfoque en aplicaciones industriales, especialmente en la detección automática de defectos. Como su nombre lo indica, las anomalías representan estructuras fuera de lo común, y por ello su recolección para entrenar modelos resulta difícil, ya que su forma y distribución pueden ser impredecibles. Por lo tanto, se adopta un enfoque "one class", donde se modela la normalidad (y para solo es necesario recolectar muestras normales, que es mucho más sencillo), y las anomalías son detectadas como desviaciones significativas de este modelo. Se presentarán dos métodos para evaluar la "normalidad" de las imágenes, ambos basados en la estimación de la verosimilitud mediante modelos generativos: uno utilizando Normalizing Flows y el otro utilizando Diffusion Models.