在现代生成模型中,扩散模型(Diffusion Models, DM)已经成为一种非常强大的方法。它的基本思路是通过逐步向数据中注入噪声,使得数据逐渐变为高斯噪声分布。而在生成任务中,扩散模型通过反向扩散过程,从高斯噪声中逐步去除噪声,恢复原始数据。本文将详细介绍扩散模型的去噪过程、反向转移核的定义与推导,以及模型参数的学习方...
1.1 扩散概率模型的概念 扩散概率模型是一类基于潜变量的生成模型,其核心思想是通过一个固定的前向扩散过程,将数据逐渐加上噪声,最终得到一个接近于先验分布(通常是标准正态分布)的变量。然后,学习一个逆向的去噪过程(也称为逆过程),使其能够从先验分布开始,逐步去除噪声,最终重构出原始数据。 1.2 本文的主要贡献 ...
扩散模型通过一系列时间步骤 T (x₀,xₜ) 逐渐降低图像中的信息。在每个步骤中，都会添加少量高斯噪声，最终将图像转换为纯随机噪声，类似于正态分布的样本，这称为前向过程。从 xₜ₋₁ 到 xₜ 的过渡遵循这种噪声添加机制。为了扭转这一局面，需要训练神经网络逐步消除噪音。经过训练后，模型可以从正...
前向过程(扩散过程,加噪过程) 反向过程(逆扩散过程,去噪过程) 优化目标 参考资料 去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM)在2020年被提出,向世界展示了扩散模型的强大能力,带动了扩散模型的火热。笔者出于兴趣自学相关知识,结合网络上的参考资料和自己的理解介绍DDPM。需要说明的是,笔者能力很有...
本文将构建基础的无条件扩散模型,即去噪扩散概率模型(DDPM)。 扩散模型通常是一种生成式深度学习模型,它通过学习去噪过程来创建数据。扩散模型有许多变体,其中最流行的是条件文本模型,能够根据提示生成特定的图像。某些扩散模型(如Control-Net)甚至能将...
扩散模型去噪前向和采样公式 去噪前向过程公式。 扩散模型的去噪前向过程是逐渐向数据中添加噪声的过程,通常使用马尔可夫链来建模。在离散时间下,设x_0为初始的真实数据样本(如图像),在第t步的加噪过程可以表示为: x_t=√(α_t)x_t - 1+√(1-α_t)ε_t-1 其中,α_t是一个与时间步t相关的参数,...
扩散模型的基本思想是,通过逐步加入噪声(扩散过程)将一个原始图像转变为噪声图像。换句话说它将图像的细节一点点模糊掉直到图像完全被噪声覆盖。在这之后。去噪过程(反向扩散)开始发挥作用。目标是逐步去除噪声,恢复图像的原始结构以及信息。 我们来看看去噪得具体过程。在扩散模型中最核心的数学公式是通过反向过程逐步...
在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前,让我们先看看生成式人工智能的一些发展,也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中,编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样,并将其传递到解码器中...
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,可以得到一个复杂而富有表现力的图像数据分布。或者说通...
扩散模型多步迭代去噪的过程是比较费时的,很多工作为实现单步或者少步去噪,提出了一些蒸馏策略,这里进行概括性的介绍汇总,省略具体原理与理论分析。 一、Latent Consistency Model(LCM)[1] 有大神讲解过,非常详尽好读:Consistency is All You Need - wrong.wang ...