扩散模型(Diffusion Model)的核心原理是通过模拟数据逐步加噪(正向扩散)与去噪(反向重建)的随机过程,利用神经网络学习数据分布规律,最终实现从随机噪声中生成高质量样本。其核心可分为正向扩散、反向重建及模型实现三部分,下文将分点展开说明。 一、正向扩散过程:从数据到噪声的随机扰动 正向扩散...
四、扩散模型中的关键技术与改进 在基础扩散模型的框架下,研究者们提出了一些关键技术与改进方法,以提高生成图像的质量、加快生成速度,并增强模型的稳定性和实用性。 4.1 去噪自动编码器(Denoising Autoencoder)与扩散模型的结合 扩散模型的逆向去噪过程本质上可以视为一种去噪自动编码器(Denoising Autoencoder, DAE)。...
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...
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...
一、扩散模型的基本原理 扩散模型的核心思想源于物理学中的扩散现象,即物质分子从高浓度向低浓度区域转移,直到达到均匀分布。在人工智能领域,扩散模型利用熵增定律,首先给一幅图片增加噪声,使其变得极其混乱,然后通过训练AI模型,将混乱的照片逐渐恢复到有序状态,从而实现图片生成。 二、扩散模型的优势 简单易行:与生成...
扩散模型基于这一原理,通过数学模型来描述这种扩散过程。在扩散模型中,我们通常使用浓度梯度来描述扩散的方向和速度。 二、扩散模型的公式推导 在扩散模型中,最基本的公式是菲克定律(Fick’s Law),它描述了扩散通量与浓度梯度之间的关系。菲克定律的一维形式可以表示为: J = -D * (dC/dx) 其中,J 表示扩散通量...
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。
2. DDPM模型原理 以DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)为例,讲解扩散模型的基本原理。 2.1 前向阶段 假设原始数据x0采样自真实分布p(x),前向阶段就是逐步往数据中添加高斯噪声,从而产生噪声序列x1,x2,⋯,xT。由于xt只与xt−1有关,因此满足: ...