Diffusion是目前生成模型中研究的最大热点之一,所以想对此类模型进行更深入的学习。本文简单回顾一下DDPM,再介绍对其的一个改进DDIM。 1 DDPM简单回顾 DDPM[1]就是通过对数据不断加噪成为真实噪声,和从真实噪声不断去噪还原成原始数据的过程中,学习到去噪的过程,进而就能对真实噪声进行随机采样,还原(生成)成各式各样...
DDPM出现后,OpenAI的人介入研究,发表了iDDPM,发现diffusion模型scale的很好(加大模型,加大数据集,表现明显提升),于是究极改进,终于在Diffusion-Beat-GANs这篇论文中在FID,IS这些分数上击败了当时比较好的GAN,并且提出了类别classifier-guidance来提高生成质量。后续有些工作把类别推广到text,image。但这类classifier-guidanc...
补充2:Diffusion模型的缺点及改进版——Stable Diffusion 补充3:UNet网络同时输入文字embedding 补充4:DDPM为什么要引入时间步长t 补充5:为什么训练过程中每一次引入的是随机时间步长 t 参考 打个小广告 ☻,知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在新书《揭秘大模型:从原理到实战》中。感兴趣的朋友可以购买,多谢...
diffusion process 不过现在只是从噪声中生成图像,没有做到text-to-image(Stable Diffusion),不过这个其实也需要text和image这样的成对的ground truth,比如现在的stable diffusion采用的LAION数据集具有5.85B的图像及标签。 对于text-to-image,每个step的denoise model接收额外的text输入,即noise predicter接收一个额外的输...
Classifier-Guidance也叫“事后修改”方案,即给定了一个训练好的无条件Diffusion模型,再进行条件控制输出,最早出现在《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》中。作者主要对 p(xt−1∣xt,y) 进行了一些变化: (1.1)p(xt−1∣xt,y)=p(xt−1,xt,y)p(xt,y)=p(y∣xt−1,xt)p(xt−1∣...
Diffusion分为两个步骤——扩散、逆扩散 扩散过程是对图像加入高斯噪声的过程(图中上半部分): 给定一张图像,然后构造T个时刻,每一个时刻对应一张图像,如图中t=0,对应我们给定的初始图像 然后,对这张图像加一个高斯噪声,得到t=1时刻的图像;再对t=1时刻的图像加入噪声,得到t=2时刻的噪声。然后重复此法,到T时...
当然，直接看论文会比较吃力，建议先读一些更友好的入门级教程，比如我写的Diffusion Model 详解，以及...
上图中,正向添加噪点的过程,非常类似于物理学中的扩散现象,因此这种图形生成的思路称为Diffusion Model。 训练目标(1.3)的直观含义是:要求系统通过p_\theta(x_{t-1}|x_t)能够最大可能性地原路返回最初的状态。 添加噪点的过程是一个“熵增”过程,去噪点是一个“熵减”过程。 在物理学中“熵增”现象和时间...
详解Diffusion (扩散) 模型 是跨不同深度学习领域使用的生成模型。目前,它们主要用于图像和音频生成。最值得注意的是,这些模型是令人印象深刻的图像生成模型(例如Dalle2和稳定扩散)背后的驱动力。我相信您已经看过这些模型生成的闪烁图像。令人惊叹的结果证明了深度学习的进步是多么令人兴奋。
我有十计，可打开局面倒反天罡：用 Diffusion 来做图像理解（Generative Visual Question Answering），又...