DDPM 是基于扩散模型的生成模型,它通过在一个高维空间内进行扩散来生成数据,并且可以模拟复杂的概率分布。DDPM 可以被看作是一个随时间变化的密度估计器,通过时间步骤不断更新概率密度函数来生成样本。相比之下,DDIM 则是一种更加灵活的模型,它不需要明确地计算样本的概率密度函数,而是利用随机过程的性质对样本分布...
那么DDPM中的神经网络到底长什么样呢?在经典的DPPM中它是一个Unet神经网络。 U-Net U-Net 是一种用于图像处理任务的卷积神经网络架构,最初设计用于医学图像分割。它的名称来源于其 U 型结构: 这篇文章对U-Net有非常好的讲解:研习U-Net 一些思考
包括DDIM论文在内的主流说法都是由于过程是马尔可夫的所以无法跳步加速,这个理由却有些经不起推敲。因为逆向重建过程显然可以从更多的步数跳到1000左右的量级,只是不能再继续加速,和模型的基本性质没什么关系。DDPM的根本问题是忽略了对噪声信号的限制条件,在神经网络拟合时产生了随单步噪声增大而增加的一个系统误差,...
不能 因为已经离梦想太远了。就是你想放弃下，现实也不会允许。当你在人生路口走错方向的时候，要...
不能 因为已经离梦想太远了。就是你想放弃下，现实也不会允许。当你在人生路口走错方向的时候，要...
对,rectified flow才是变直,flow matching和ddpm本质没什么区别 扩散模型中,Flow Matching的训练方式相比于 DDPM 训练方法有何优势? 发布于 2025-03-03 16:29・IP 属地北京 赞同 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧登录...
或许真的应该找个时间冷静一下，喝杯茶，思考下自己的方向，想一想最初的梦想和期盼，也许换个角度，...