DDPM 是基于扩散模型的生成模型,它通过在一个高维空间内进行扩散来生成数据,并且可以模拟复杂的概率分布。DDPM 可以被看作是一个随时间变化的密度估计器,通过时间步骤不断更新概率密度函数来生成样本。相比之下,DDIM 则是一种更加灵活的模型,它不需要明确地计算样本的概率密度函数,而是利用随机过程的性质对样本分布...
上篇文章连接:图像生成模型 - 从HVAE到DDPM 在之前的文章中,我们了解到图像生成模型的目标就是:训练一个网络模型 Netwrokθ 去拟合真实图片分布,并使得拟合的图像分布 Pθ(x) 尽量接近真实图像分布 Pdata(x)。 如何衡量两个分布尽量接近这件事情呢?首先我们想通过最大似然估计来使得两个分布尽量接近,但是直接计算...
不能 因为已经离梦想太远了。就是你想放弃下，现实也不会允许。当你在人生路口走错方向的时候，要...
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