绿色曲线表示上述KL散度定义中积分内的函数,曲线下的总面积表示任意给定时刻P与Q的KL散度值。 将转换为KL散度的形式 如上所述,可以将重写成KL散度的形式: 其中 对中的后验的前向过程进行条件化会导致易于处理的形式,从而导致所有 KL 散度都是高斯分布之间的比较。这意味着可以...
和 表示时间平滑特征相似度分布分别来自FP模型和量化模型。Dkl(·||·)代表两个分布之间的Kullback-Leibler（KL）散度。团队在这里使用KL散度而不是L2损失。因为L2损失只能感知单个表示，而KL散度可以感知整个特征图的信息。总体优化目标为
由于处理的是概率潜在空间,Kullback-Leibler (KL)散度是一个合适的选择。 KL散度衡量两个概率分布之间的差异,在我们的例子中,是模型预测的分布和期望分布。在损失函数中加入KL散度不仅可以指导模型产生准确的预测,还可以确保潜在空间表示符合期望的概率结构。 KL散度可以近似为...
绿色曲线表示上述KL散度定义中积分内的函数,曲线下的总面积表示任意给定时刻P与Q的KL散度值。 将转换为KL散度的形式 如上所述,可以将重写成KL散度的形式: 其中 对中的后验的前向过程进行条件化会导致易于处理的形式,从而导致所有 KL 散度都是高斯分布之间的比较。这意味着可以使用封闭式表达式而不是蒙特卡罗估计来...
通过贝叶斯定理重写KL散度,我们得到: 所以我们的变分下界变成: 我们现在的目标是将右侧转换为可分析计算的。让我们首先将日志重写为产品: 使用对数乘积法则,我们可以重写右侧: 取出求和的第一项,得到以下结果: 使用贝叶斯定理重写 q(xₜ|xₜ₋₁) 并在 t = 0 时对输入图像进行调节: ...
KL散度衡量两个概率分布之间的差异,在我们的例子中,是模型预测的分布和期望分布。在损失函数中加入KL散度不仅可以指导模型产生准确的预测,还可以确保潜在空间表示符合期望的概率结构。 KL散度可以近似为L2损失函数,所以可以得到以下损失函数: 最终我们得到了论文中提出的训练算法。
在Lt-1中,将前向过程的后验概率x0条件化,得到一个易于处理的公式,使得所有 KL散度都是高斯之间的比较。这意味着可以使用封闭形式的表达式而不是蒙特卡罗估计来精确计算散度 6. 模型选择 随着我们的目标函数的数学基础的建立,我们现在需要就如何实现我们的扩散模型作出几个选择。对于前向过程,唯一需要的选项是定义方...
团队在这里使用 KL 散度而不是 L2 损失。因为 L2 损失只能感知单个表示,而 KL 散度可以感知整个特征图的信息。总体优化目标为 实验实验设置 团队在常用的数据集 LSUN-Bedrooms 256 × 256、LSUN-Churchs 256 × 256 和 ImageNet 256 × 256 上进行了 LDM 模型上无条件和有条件图像生成任务的实验。
KL散度衡量两个概率分布之间的差异,在我们的例子中,是模型预测的分布和期望分布。在损失函数中加入KL散度不仅可以指导模型产生准确的预测,还可以确保潜在空间表示符合期望的概率结构。 KL散度可以近似为L2损失函数,所以可以得到以下损失函数: 最终我们得到了论文中提出的训练算法。
KL散度衡量两个概率分布之间的差异,在我们的例子中,是模型预测的分布和期望分布。在损失函数中加入KL散度不仅可以指导模型产生准确的预测,还可以确保潜在空间表示符合期望的概率结构。 KL散度可以近似为L2损失函数,所以可以得到以下损失函数: 最终我们得到了论文中提出的训练算法。