扩散模型 默认 最新 小布丁 按照我的理解,训练模型时加噪声的时候是随机一个生成一个第t的轮次 t是随机数为(1,T),直接把原始图像与 t输入模型通过数学计算可以直接得到第 t 轮有噪声的图像,与已知的噪声和原图直接求出的结果做为标签损失约束。去噪的时候,是从 I_T(噪声)估算 I_T-1估算 T-2依次迭代,不...
近年来,DDPM(去噪扩散概率模型)作为一种新兴的生成模型,凭借其独特的优势,逐渐在生成模型领域崭露头角。 一、DDPM的基本原理 DDPM的核心思想是通过前向过程和逆向过程来生成数据。在前向过程中,模型逐步向数据中添加噪声,直到数据完全变成高斯噪声。而在逆向过程中,模型则逐步从高斯噪声中去除噪声,最终生成原始数据。