扩散模型作为一种先进的生成模型,在过去几年里已经成为了机器学习领域的一个关键进展。自21世纪20年代以来,一系列具有里程碑意义的研究论文已经向世界证明了扩散模型的强大能力,尤其是在图像合成领域超越了传统的生成对抗网络(GANs)。其中最引人注目的例子是OpenAI发布的DALL-E 3,这是一个高级的图像生成模型,进一步展...
图像质量方面扩散模型相比生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)的一个主要优势是,它们在训练时使用简单高效的损失函数,并且能够生成高度逼真的图像。它们在紧密匹配真实图像分布方面表现出色,在这方面超越了GANs。这种熟练度归因于扩散模型中独特的机制,使得它们能够更精确地复制现实世界的图像。 训练稳定性方面生成扩...
扩散模型(Diffusion Model)是一类十分先进的基于扩散思想的深度学习生成模型。生成模型除了扩散模型之外,还有出现较早的 VAE( Variational Auto- Encoder,变分自编码器)和 GAN( Generative Adversarial Net ,生成对抗网络)等。 今天人邮君通过《扩散模型从原理到实战》一书带你了解扩散模型,你可以基于本书介绍的内容学会...
扩散模型的算法理论基础是通过变分推断(Variational Inference)训练参数化的马尔可夫链(Markov Chain),它在许多任务上展现了超过GAN等其它生成模型的效果,例如最近非常火热的OpenAI的DALL-E 2,Stability.ai的Stable Diffusion等。这些效果惊艳的模型扩散模型的理论基础便是我们这里要介绍的提出扩散模型的文章[1]和非常重要...
扩散模型的原理 扩散模型是一类生成模型,它运用了物理热力学中的扩散思想,主要包括前向扩散和反向扩散两个过程。 生成模型 在深度学习中,生成模型的目标是根据给定的样本(训练数据)生成新样本。 首先给定一批训练数据X,假设其服从某种复杂的真实分布 p(x),则给定的训练数据可视为...
1 扩散模型(DM) 扩散模型(Diffusion Model)起源于非均衡热动力学(non-equilibrium thermodynamics),是一类基于概率似然(likelihood)的生成模型。 当前对扩散模型的研究主要围绕三种主流的实现: 去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models /DDPMs) ...
扩散模型(Diffusion Models)是一种基于概率论的生成模型，最初源自物理学中的扩散过程理论，比如墨水在水中的扩散过程。在机器学习领域，这一概念被创造性地应用于数据生成任务，特别是图像和声音的合成。它们通过模拟一个从数据分布到简单噪声分布的逐渐“扩散”过程，然后通过学习逆过程来从噪声中重构出高质量的数据...
Pytorch实现扩散模型 我们将利用U-Net架构进行噪声预测,之所以选择U-Net,是因为U-Net是图像处理、捕获空间和特征地图以及提供与输入相同的输出大小的理想架构。 考虑到任务的复杂性和对每一步使用相同模型的要求(其中模型需要能够以相同的权重去噪完全有噪声的图像和稍微有噪声...
Diffusion Model扩散模型 1、扩散模型基本原理: 扩散模型包括两个步骤: 固定的(或预设的)前向扩散过程q:该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中,直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ:训练一个神经网络,从纯噪音开始逐渐去噪,直到得到一个真实图像。
近段时间，已经出现了不少基于扩散模型的语言模型，而现在，基于扩散模型的视觉-语言模型（VLM）也来了，即能够联合处理视觉和文本信息的模型。今天我们介绍的这个名叫LaViDa，继承了扩散语言模型高速且可控的优点，并在实验中取得了相当不错的表现。现目前，几乎所有流行的 VLM 都是基于大型语言模型（LLM）构建的，而...