虽然扩散过程改了,但边缘分布不变所以模型的拟合目标没有改变,DDPM训练出的模型依然可以使用DDIM的反向扩散方法进行生成。 对于DDIM模型(特指方差设置为0的情况),由于从隐空间(xT的分布空间)生成数据的步骤是确定性的,生成内容的不同完全取决于隐变量的差异,从而使得生成过程更加可控。 参考资料 DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS 一个视频看懂DDIM凭什么加速采样|扩散模型相关
训练隐扩散模型 最后,我们将所有内容整合在一起,将我们的潜在空间表示与我们先进的U-Net结合起来学习评分函数。(这可能实际上效果不是很好...但至少你可以理解,有了这么多的活动部件,这成了一个复杂的工程问题。) 运行下面的单元来训练我们的潜在扩散模型! #@title Training Latent diffusion model continue_training...
DDIMs是一个更高效的迭代隐式概率模型,和DDPMs采用相同的训练过程 DDIMs通过一个非马尔可夫的扩散过程,从而实现相同的训练目标。这些非马尔可夫过程可以对应于确定性的生成过程,从而产生能更快地生成高质量样本的隐式模型 DDIMs相对DDPMs,生成样本的速度快了10x,甚至50x,可以生成高质量样本,最重要的是实现了inversion,...
该论文提出的 UniMoMo是首个统一小分子、多肽和抗体设计的生成模型。通过构建层级化的模块（block）表示和等变隐空间扩散方法，该框架突破了传统领域界限，同时保持了原子级的生成精度。UniMoMo 在多类分子任务基准的评测中均实现领先表现，展示了跨模态知识迁移与数据共享的巨大潜力。论文标题：UniMoMo: Unified Generat...
条件扩散隐式模型结合扩散与隐式建模,有独特优势。 它在诸多领域展现强大潜力,改变传统建模思路。模型构建基于概率分布理论,为其发展奠定基础。条件设定依据具体任务需求,灵活且针对性强。扩散过程模拟随机动态变化,增添模型复杂性。隐式建模通过间接方式表达关系,提升效率。数学原理上依赖复杂公式推导,保障模型严谨。状态转...
在深度学习和生成建模领域,去噪扩散隐式模型和条件扩散概率模型是两种重要的方法,它们基于扩散过程来生成数据。尽管两者都利用了扩散的思想,但它们在实现细节和应用场景上存在显著差异。以下是对这两种模型的详细比较: 一、基本概念 去噪扩散隐式模型(DDIMs) 核心思想:通过反向扩散过程逐步去除噪声,从而从纯噪声数据中恢...
该项研究提出了一种基于隐式神经表达(Implicit Neural Representation, INR)的扩散模型采样算法,显著提高了超高加速倍数下MRI图像的重建质量。研究创新性地将INR方法引入扩散模型后验采样过程中,在重建的准确性、泛化性和稳定性方面实现了显著改...
感知压缩模型是基于以前的工作,由感知丢失和基于补丁的对抗目标组合训练的自动编码器组成。这保证了重建局限于图像流形通过强制局部真实感和避免仅依靠像素空间损失引入的模糊。 隐扩散模型 扩散模型 隐表征生成建模 通过训练好的由 E 和 D 组成的感知压缩模型,可以进入一个有效的、低维的隐空间,在这个空间中高频率的...
DDIM是一种基于去噪自编码器和扩散过程的隐式模型,借鉴了随机微分方程理论中的扩散过程,并通过学习去噪过程来建模数据的生成过程。其核心思想是通过不断去噪的方式,从简单的分布逼近目标分布,从而实现对数据分布的建模。 3. 去噪扩散隐式模型原理 在DDIM中,首先利用一个简单的噪声分布(如高斯分布)生成一个初始的噪声...
借此,该研究利用扩散模型中的自注意力图来促使图像的核心结构保持不变,通过约束对抗样本的自注意力图与原始图像的自注意力图相接近,有效控制扰动后图像的结构信息。 (2)DDIM Inversion迭代平衡:此外,该研究也发现,随着DDIM Inversion的步数...