随着人工智能在图像生成,文本生成以及多模态生成等领域的技术不断累积,生成对抗网络(GAN)、变微分自动编码器(VAE)、normalizing flow models、自回归模型(AR)、energy-based models以及近年来大火的扩散模型(Diffusion Model)。 图1. 背景|图源自[1] 扩散模型的成功并非横空出世一般,突然出现在人们的视野中。其实早在...
扩散模型原理 首先，模型将一张干净的目标图像添加高斯噪声，逐渐将其转变为随机噪声图像。这个过程可以看作是从干净图像出发，逐渐引入随机噪声的过程 然后，模型使用去噪生成对抗网络(DDGAN)等技术噪声图像逐渐转换成目标图像。这个过程可以看作噪声出发，逐渐学习并复原出目标图像的过程 3 扩散模型代码讲解 扩散模型代码...
扩散模型的核心思想是在物质之间存在着梯度差,物质会沿着梯度向低浓度区域扩散,从而实现浓度的均衡分布。本文将讲解扩散模型的代码实现方法,以帮助读者更好地理解和应用该模型。 扩散模型的基本方程是菲克定律,它可以用数学形式表达为: J=-DC 其中,J表示物质的扩散通量,D是扩散系数,C表示浓度梯度。根据菲克定律,物质...
深度学习模型】扩散模型(Diffusion Model)基本原理及代码讲解 posted @2024-03-12 18:01郭新晨阅读(67) 评论(0)编辑收藏举报
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。 可训练的反向去噪扩散过程: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。 前向与后向的步数由下标 t定义,并且有预先定义好的总步数 T(DDPM原文中为1000)。