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 ...
论文作者 Jiawei Liu, Qiang Wang, Huijie Fan, Yinong Wang, Yandong Tang, Liangqiong Qu 内容简介 本文提出了一种新颖的双重扩散过程模型——残差去噪扩散模型(RDDM),该模型将传统的单去噪扩散过程分解为残差扩散和噪声扩散。RDDM通过引入残差,将原本不适用于图像恢复的去噪扩散模型扩展为一个统一且可解释的模型,...
CVPR2024残差去噪扩散模型,中科院原作论文解读! #机器学习 #深度学习 #计算机视觉 #神经网络 #人工智能,于2024年10月11日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。
地球科学与技术学院孙建孟教授团队博士生罗歆提出了一种三维多条件去噪扩散概率模型(MCDDPM)框架,以孔隙度和孔径分布为条件,旨在控制生成高质量、异质性三维数字岩心。本研究的创新之处在于:1)将传统二维DDPM网络框架改成三维架构,让模型适...
来自清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心、清华大学深圳国际研究生院深圳市泛在数据赋能重点实验室、鹏城实验室的研究人员,近日在 AAAI 2024 发表论文《Social Physics Informed Diffusion Model for Crowd Simulation》,提出了一种新颖的条件去噪扩散模型 SPDiff,该模型能够有效地利用交互动力学,通过社会力引导的扩散...
因此,我们提出TendiffPure,一种用于纯化的张量化和压缩的扩散模型。与知识蒸馏方法不同,我们直接使用张量链分解压缩扩散模型的U-Net骨干网络,减少参数数量,并在多维数据(如图像)中捕获更多的空间信息。空间复杂度从O(N2)减少到O(NR2),其中R≤4为张量序列秩,N为通道数。实验结果表明,基于CIFAR-10、Fashion-MNIST...
内容介绍中文摘要:扩散模型是有效的纯化方法,在现有分类器执行分类任务之前,使用生成方法去除噪声或对抗性攻击。
第3 0卷第1 0期 201 3年1 0月 计算 机应 用 与软件 Computer Applications and Software Vo1.30 No.10 0ct.2013 一 种基于轮廓波变换和各 向异 性扩散的 图像 去 噪模 型 朱银芳 ( 宜春学院网络与教育技术中心 江西 宜春 336000) 摘 要 提 出一种采用轮廓波 变换和各 向异性扩散的 图像去噪模型 ...
在去噪扩散模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)的数学推导中,过渡分布 ( q φ ( x t ∣ x t − 1 ) = N ( x t ∣ a x t − 1 , b 2 I ) q_φ(x_t|x_{t-1}) = \mathcal{N}(x_t | a x_{t-1}, b^2 I) qφ(xt∣xt−1)=N(xt∣...
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...