DDPM 基本符号 前向过程(加噪) 反向过程(去噪) 目标函数 网络结构 总结 剩余细节 DDIM加速 如何加入condition 总结与展望 参考 前言 现在大火的stable diffusion系列,Sora,stable video diffusion等视频生成模型都是基于了diffusion模型。而diffusion模型的基石就是DDPM算法(之后有一些diffusion的加速方法,但是原理上还是DDP...
当前在深度学习领域,要论除LLM模型之外更受人关注的技术,我想应该是文生图/视频(比如前段时间爆火的Sora),而文生图技术背后所用到的核心技术之一就是Diffusion Model,所以本文就来学习一下DDPM的基本原理,以此作为基础来学习Diffusion Model。应该说Diffusion Model是一个数学性比较强的方向(数据菜鸡拙见,大佬勿喷),所...
这个过程是正向扩散过程的逆过程,也是一个马尔可夫链,但每一步都是去噪操作,目的是逆转噪声的影响,最终恢复出清晰的数据样本。 DDPM与马尔可夫链的关系在于,DDPM的逆向生成过程可以被视为一个马尔可夫链,其中每一步都是基于当前状态和噪声水平来预测下一个状态。这种模型在生成高质量图像和其他类型的数据方面显示出...
前向过程 🛤️DDPM的前向过程相对简单,这里就不详细推导了。简单来说,前向过程就是通过一系列步骤将数据逐步“扩散”到一个高斯分布。 逆向过程 🔄逆向过程是DDPM的核心部分,主要通过贝叶斯公式来求解前向过程的逆向分布。这里的关键在于加入先验条件,通常是x0,也就是真实数据分布。通过配凑的方式,最终得到逆向...
一、DDPM的基本原理 DDPM的核心思想是通过前向过程和逆向过程来生成数据。在前向过程中,模型逐步向数据中添加噪声,直到数据完全变成高斯噪声。而在逆向过程中,模型则逐步从高斯噪声中去除噪声,最终生成原始数据。 为了实现这一过程,DDPM引入了一个关键的参数——噪声系数β。β在不同时刻作为Markov transition kernel,...
DDPM基本原理 DDPM(Denoising Diffusion Probalistic Models)的目标是学习训练数据的分布,产出尽可能符合训练数据分布的真实图片。训练过程分为两步: Diffusion Process (又被称为正向扩散) 如下图,正向扩散的过程进行了1000步的加噪,每一步time_step都往图片上加入一个高斯分布的噪声,直到图片变为一个纯高斯分布的噪...
生成模型核心原理 解释:将观测变量(数据集图片)进行编码为具有某个确定分布(一般为正太分布)的隐变量,然后再将该隐变量解码为观测变量。在推理过程中就可以通过在隐变量的分布中进行随机采样,然后将其解码为生成的图片,进而实现生成内容的多样性。 DDPM DDPM相比VAE,在将观测变量编码为隐变量的过程中,采用了确定性过...
改进模型架构:通过改进模型架构来提高DDPM对于高维数据的处理能力,并探索其在其他领域如自然语言处理等方面的应用潜力。 结合其他技术:结合其他先进的生成模型和技术如VAE、GAN等,来进一步提高DDPM的生成质量和可解释性。 在实际应用中,我们已经可以看到DDPM在图像生成、超分辨率、风格迁移等领域的广泛应用。例如,在图像生...