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样本。扩散模型
1 扩散模型介绍 1.1 扩散模型基础 扩散模型是生成模型的一种。生成模型的目的是在给定一些训练数据的情况下,学习生成数据。一个好的生成模型将能够生成一组类似训练数据的多样化输出,而不是精确的训练数据的拷贝。 扩散模型成功的秘诀在于扩散过程的迭代。 扩散模型直观的核心思想:扩散模型的生成从随机噪声开始,经过多个...
去噪扩散概率模型(DDPM)是生成模型领域的一种前沿方法。与依赖显式似然函数的传统模型不同,DDPM通过对扩散过程进行迭代去噪来运行。这包括逐渐向图像中添加噪声并试图去除该噪声。其基本理论是基于这样一种思想:通过一系列扩散步骤转换一个简单的分布,例如高斯分布,可以得到一...
1. 扩散模型原理 自动编码机(Auto Encoder,AE)是早期较为简单的生成模型,通过一个编码器将输入 X 编码成隐变量 z ,再通过一个解码器将 z 解码成重构样本 X′ 。一般来说,优化目标是最小化 X 与X′ 之间的误差。通过这个自动编码的过程,可以得到一个输入样本 X 的特征 z,也就是隐变量。 通过神经网络可...
一、直观解析扩散模型原理 扩散模型(Diffusion Model)是一种基于概率模型的生成式模型,其灵感来源于物理中的扩散现象。正向扩散是对任何类型的数据(图像,声纹,轨迹等等)从清晰到模糊的过程,反向扩散是从模糊恢复清晰的过程。 在物理扩散现象中,比如将一滴墨水滴入水中,墨水分子会从浓度高的区域(墨水滴所在位置)向浓...
扩散模型原理讲解 扩散模型作为生成模型领域的重要分支,其核心思想源于对物理扩散现象的数学抽象与逆向推导。该模型通过模拟数据从有序到无序的逐步破坏过程,再训练神经网络逆向恢复原始结构,最终实现从随机噪声生成高质量样本的目标。 在物理系统中,一滴墨水滴入清水会逐渐扩散直至均匀分布,这一过程称为前向扩散。扩散...
因为第一点维度一致的原因,在不影响理解的基础上,我们将 MHVAE 里的 Zt 表示为 Xt(其中 x0 为原始输入),则我们可以将 MHVAE 的层级潜在向量依赖图,重新画为以下形式(即将扩散模型的中间扩散过程当做潜在向量的层级建模过程): ▲ 扩散过程的直观解释:在数据x0上不断加高斯噪声直至退化为纯噪声图像Xt ...
扩散模型的数学原理基于物质的扩散行为。在空间中,物质的扩散是指物质从高浓度区域向低浓度区域的传播。扩散过程中,物质的传播速度与浓度梯度成正比,即浓度梯度越大,传播速度越快。扩散模型通过建立偏微分方程来描述物质的扩散过程。 在一维情况下,假设扩散物质在空间中的浓度分布函数为C(x,t),其中x表示空间坐标,t...