Diffusion Model基于马尔科夫链,如图所示。从x0到xT的过程是Diffusion的前向过程,图像慢慢扩散至随机高斯噪声,其中每一步的随机过程为q(xt|xt−1),这个过程由我们自己定义,是已知的。从xT到x0的过程是Diffusion的逆向过程,图像慢慢从高斯噪声逆熵为正常图像,其中每一步的随机过程为q(xt−1|xt),该过程是未知...
通过这个逆向扩散过程,扩散模型能够通过从简单分布中的一个点开始,逐步将其扩散到期望的复杂数据分布,从而生成新的数据样本。生成的样本与原始数据分布有着惊人的相似性,使得扩散模型成为图像合成、数据补全和去噪等任务的有力工具。 参考来源: https://encord.com/blog/diffusion-models/ https://arxiv.org/pdf/22...
扩散模型是一种基于随机过程的生成模型,其基本原理是通过逐步向数据中添加噪声来逐渐“破坏”原始数据,然后学习从噪声中恢复出原始数据的过程。扩散模型包括两个主要过程:扩散过程和逆扩散过程。 扩散过程:从原始数据开始,逐步向其添加噪声,使数据逐渐变得模糊。这个过程可以理解为对数据的“破坏”,其目的是使数据在噪声...
时间连续,输入离散:连续时间马尔可夫链(CTMC)、基于分数的连续时间离散扩散模型和 Blackout Diffusion 都是搭配了离散输入和连续时间 —— 这一设置通常的处理方式是将离散数据嵌入到欧几里得空间中,然后在该空间中对输入执行连续的扩散,例如 Analog Bits、Self-conditioned Embedding Diffusion 和 CDCD。 其它形式 最近...
visualize_diffusion_distr函数: 可视化扩散过程中的数据分布,包括扩散前的高斯先验分布和扩散后的样本分布。 主程序部分: 定义了两个高斯分布RV1和RV2,分别具有不同的均值和协方差矩阵。 创建了一个包含两个高斯组件的GMM实例gmm。 从gmm中采样5000个数据点,并计算这些数据点在GMM下的梯度(score)。 这份代码实...
感兴趣的读者可访阅:https://sander.ai/2022/01/31/diffusion.html 而在这篇新文章中,Dieleman 从多个不同视角剖析了扩散模型,包括将扩散模型看作是自动编码器、深度隐变量模型、预测分数函数的模型、求解逆向随机微分方程的模型、流模型、循环神经网络、自回归模型以及估计期望的模型。他还谈了自己对扩散模型研究方...
类似于文本到图像合成,我们使用数据集训练条件得分网络以捕获状态和动作之间的依赖性。在推理过程中,给定一个新的系统状态,我们使用学习到的条件扩散模型生成合理的动作。Diffusion-QL[114]进一步为条件扩散模型的训练添加了正则化,并尝试基于预先收集的数据集学习最优动作。
首先,我们先从概念的方面了解一下什么是扩散模型;扩散模型是图像生成模型的一种,有别于此前AI领域大名鼎鼎的GAN,VAE等算法,扩散模型另辟蹊径,其主要思想是一种先对图像增加噪声,再逐步去噪的过程,其中如何去噪还原图像是算法的核心部分;而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。
如果你尝试过目前最火的 AI 绘画工具之一 Stable Diffusion,那你就已经体验过扩散模型(diffusion model)那强大的生成能力。但如果你想更进一步,了解其工作方式,你会发现扩散模型的形式其实有很多种。 如果你随机选择两篇关于扩散模型的研究论文,看看各自引言中对模型类别的描述,你可能会看到它们的描述大不相同。这可能...
扩散模型(Diffusion Model)是一种深度学习模型,主要用于生成高质量的艺术作品。这种模型通过模拟物理过程中的扩散现象,将随机噪声逐渐转换为复杂的图像或其他类型的艺术作品。 1.2 扩散模型的历史与发展 扩散模型起源于物理学的扩散理论。随着深度学习技术的发展,扩散模型逐渐成为图像生成领域的重要工具。近年来,研究人员提...