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。
反应在DDPM中,无论有多少个状态{x0,x1,…,xT},前向过程和反向过程在状态转移过程中仅依赖它前一个状态,即图1中q(xt|xt−1)和pθ(xt−1|xt)。 前向过程 首先要讲做前向过程的目的是什么,其实是为了获得反向过程中训练模型θ所需要的数据(xt,t,ϵ)。这一节前向过程主要讲怎么加噪得到训练数据集...
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。 但是...
DDPM模型,全称Denoising Diffusion Probabilistic Model,可以说是现阶段diffusion模型的开山鼻祖。不同于前辈GAN、VAE和flow等模型,diffusion模型的整体思路是通过一种偏向于优化的方式,逐步从一个纯噪音的图片中生成图像。 现在已有生成图像模型的对比 没有相关机器学习背景的小伙伴可能会问了,什么是纯噪音图片? 很简单,...
DDPM可被视为是固定编码器的层级式马尔可夫 VAE。具体来说,DDPM 的前向过程作为编码器,该过程可以用线性高斯模型描述。DDPM 的反向过程对应于解码器,在多个解码过程中共享。解码器中的潜变量和样本数据有着同样大小的尺寸。 有工作指出:在连续时间设定下,分数匹配目标函数可近似于深层 VAE 的证据下界(ELBO...
一文详解扩散模型:DDPM 作者:京东零售 刘岩 扩散模型讲解 前沿 人工智能生成内容(AI Generated Content,AIGC)近年来成为了非常前沿的一个研究方向,生成模型目前有四个流派,分别是生成对抗网络(Generative Adversarial Models,GAN),变分自编码器(Variance Auto-Encoder,VAE),标准化流模型(Normalization Flow, NF)以及这里...
根据苏剑林的科学空间博客的公式来推导到,个人认为是最容易理解的一个版本,和原论文有些许出入。博客地址:https://spaces.ac.cn/archives/9119, 视频播放量 1678、弹幕量 0、点赞数 15、投硬币枚数 17、收藏人数 27、转发人数 7, 视频作者 渐奔明, 作者简介 ~~~,相关视
Generation Model: 输入为文字token和图片噪声,输出为一个关于图片的压缩产物(latent space)。这里通常指的就是扩散模型,采用文字作为引导(guidance)的扩散模型原理,如DDPM、DDIM等扩散模型。 Decoder:用图片的中间产物作为输入,产出最终的图片。Decoder的选择也有很多,同样也能用一个扩散模型作为Decoder。
扩散模型ddpm逆向扩散的计算公式 扩散模型 DDPM 逆向扩散的计算公式详解。 哇,扩散模型如今在诸多领域都展现出了强大的魅力,尤其是 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models),其逆向扩散过程的计算公式可是理解整个模型的关键所在!下面就来详细剖析一下。 正向扩散过程回顾。 在深入探讨逆向扩散计算公式之前,先来...
https://github.com/bojone/Keras-DDPM/blob/main/ddim.py 个人的实验结论是: 6. 但个人感觉,总体来说不带噪声的生成过程的生成效果不如带噪声的生成过程,不带噪声时生成效果受模型架构影响较大。 此外,对于 时的DDIM,它就是将任意正态噪声向量变换为图片的一...