使ELBO最大,即最大化(3)式,进一步就是增大重构项,减少先验匹配项;p(z)一般选择为标准多元高斯分布,主要还是为了简单以及利于推理时采样吧;相应的q_{\phi}(z|x)就选择为具有对角协方差的多元高斯(z内部各变量相互独立,实现时利用重参数化预测各变量自己的均值和方差即可); \begin{align} &p(z)=N(z;0,1)\\ &q_{\
Stable Diffusion原理介绍与源码分析：一、DDPM算法 核心思想：DDPM算法的核心思想是通过在图像上逐层加噪破坏，然后逆向过程恢复原始图像。数学推导：通过数学推导，得出逆向过程服从高斯分布，并可以计算出逆向过程的分布，进而训练模型拟合此分布。训练与采样：训练和采样过程基于高斯分布的KL散度计算。在源码...
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...
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,只看红框中的 CIFAR10 数据集上的效果,可以发现随着迭代次数的增加,FID 越小,生成图像质量越好;另外可以注意到 DDIM 迭代到第 50 次左右时,就几乎能达到 DDPM 迭代到 1000...
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...
vivo影像方向初面面经 | 💡 近期持续在找实习,陆陆续续也收到了很多面试邀请,最近刚面了vivo图像算法研发部门,整体方向偏AIGC、low-level vision。面试的整体感觉还是很轻松愉快的,面试官态度也非常友好,不存在故意上压力挑刺的行为,也借这个笔记将面经分享给有需要的朋友,以下是面经和算法题:👉 深挖简历项目,...
周我们在 Insight Time 中为大家介绍了 Diffusion 在强化学习中是如何应用的。 本周我们将继续为大家介绍 Diffusion 的原理、优势及推导过程。 您将收获: -了解 Diffusion Model 相较于 VAE、GAN 等方法的优势 -了解 DDPM 及其变种的介绍 -了解 SDE Solver 11月9日(周三)晚8点,我们不见不散!