如下图所示,DDPM模型主要分为两个过程:加噪过程(从右往左)和去噪过程(从左往右)。 ★ 加噪过程:给定真实图像 x_{0} ,逐步对它添加高斯噪声,得到 x_{1},\ x_{2},\ \cdots ,显然这是一个马尔科夫链过程,在进行了足够多的 T 次加噪后,图像会被高斯噪声淹没,可以认为是各向独立的高斯噪声的图像。
DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)是扩散模型最重要的奠基作之一,很多朋友入门扩散模型第一篇论文就是DDPM,但是这篇论文的理论还是有些难度的。并且在我的学习过程中,我发现推导这篇论文的数学公式和真正理解论文在做什么,两者之间有一条巨大的鸿沟。因此,本文本着深入浅出的原则,从穿插讲解该工作,先从数...
在DDPM(去噪扩散概率模型)的研究中,作者使用了最初为医学图像分割设计的UNET架构来构建模型,预测扩散反向过程中的噪声。本文中我们将使用32x32像素的图像,MNIST就是这样的数据集,但这个模型也可以扩展以处理更高分辨率的数据。UNET有许多变种,但我们将...
DDPM所采用的模型是一个基于residual block和attention block的U-Net模型。如下所示：
1、极简发展史:从扩散模型、DDPM、improved DDPM到DALL·E/DALL·E2 1.1 从扩散模型概念的提出到DDPM 2015年「扩散模型」概念的提出 2015年,斯坦福大学的一博士后Sohl-Dickstein通过此篇论文《Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics》提出扩散模型的概念 ...
训练过程(Forward Process):将原始图像X0不断叠加噪声经过T步变成高斯噪声图像XT,而中间每一步产生的噪声都可以作为GT来训练一个生成噪声的模型。 推理过程(Reverse Process):以高斯噪声图像XT作为初值,每一步使用训好的模型生成噪声e,并在噪声图像上去噪,经过T步左右生成清晰图像。
为了训练这样一个模型来估计反向扩散过程,我们可以遵循下面定义的算法: 从训练数据集中随机抽取一个数据点。 在噪声(方差)计划中选择一个随机时间步。 添加该时间步的噪声到数据中,通过“扩散核”模拟正向扩散过程。 将扩散图像传入模型,预测添加的噪声。
扩散模型是现今最效果最好的图像生成模型。其中,DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)[1]是扩散模型中最具突破性的研究成果,因为基本所有目前使用的扩散模型,都是基于这个模型进行优化与改进的。很多中文、外文博客都对DDPM的原理进行了详尽的介绍,其中简单至增噪/降噪原理描述,复杂至具体的概率公式推导。
前面说过,DDPM模型训练的目的,就是给定time_step和输入图片,结合这两者去预测图片中的噪声。 我们知道,在重参数的表达下,第t个时刻的输入图片可以表示为: 也就是说,第t个时刻sample出的噪声,就是我们的噪声真值。而我们预测出来的噪声为: ,其中为模型参数,表示预测出的噪声和模型相关。那么易得出我们的loss为:...
生成扩散模型漫谈:DDPM = 贝叶斯 + 去噪 ©PaperWeekly 原创 · 作者 |苏剑林 单位|追一科技 研究方向 |NLP、神经网络 到目前为止,笔者给出了生成扩散模型 DDPM 的两种推导,分别是 《生成扩散模型漫谈:DDPM = 拆楼 + 建楼》 中的通俗类比方案和 《生成扩散模型漫谈:DDPM = 自回归式 VAE》 中的变分自...