DDPM 代码分析 针对DDPM 的改进 DDIM PLMS 资源汇总 小结 系列文章 Stable Diffusion 原理介绍与源码分析(一、总览) 前言(与正文无关,可忽略) 发现标题越起越奇怪了... 本文继续介绍 Stable Diffusion 框架的实现。在之前的文章 Stable Diffusion 原理介绍与源码分析(一、总览) 中,我介绍了 Stable Diffusion 文生...
Stable Diffusion框架在采样阶段利用了DDPM、DDIM、PLMS等算法迭代去噪，生成图像的潜在空间表示。DDPM算法通过加噪破坏和逆向恢复图像的过程，基于高斯分布进行数学推导和模型训练。DDIM算法和PLMS算法分别通过调整采样公式和简化采样过程，对DDPM算法进行了改进和优化。源码实现部分通过伪代码形式直观展示了算法的...
DDPM 在采样阶段需要迭代很多次(比如 1000)才能得到一个比较好的效果,而 DDIM、PLMS 算法则尝试使用较少的迭代次数来加速采样过程。下图是 DDIM 论文中给出的实验结果分析: 其中第一行(绿线…)是 DDIM 的结果,最后一行是 DDPM 的实验结果,使用 FID 来评估生成图像的质量,该值越小,表示结果越好;S为迭代次数,只...
本文对 Stable Diffusion 主要使用的如 DDPM、DDIM、PLMS 等算法进行分析,详解其代码实现。 源码地址:Stable Diffusion DDPM 对原理进行朴素回顾 DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models)算法之前在 扩散模型 (Diffusion Model) 简要介绍与源码分析 介绍过,推导有些复杂,这里就用朴素的大白话描述一下我觉得最重要...