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。
DDPM模型通过学习如何逐步去除噪声,将噪声样本 xT 恢复为与训练数据分布 x0 相似的样本,这里的转移概率通过神经网络 θ 来学习。反向过程也被称为去噪过程、采样过程。 需要额外了解的是,DDPM中前向过程和反向过程均设其服从马尔可夫过程(Markov Process)。马尔可夫过程并不复杂,其最核心的一点是无记忆性(Memory...
为DDPM编写噪声/方差调度程序也非常简单。在DDPM中,我们的调度器将在1e-4开始,在0.02结束,并线性增加。 class DDPM_Scheduler(nn.Module):def __init__(self, num_time_steps: int=1000):super().__init__()self.beta = torch.linspace(...
在扩散模型中，正向过程是一个加噪声的过程。我们从一张清晰的图片开始，逐步加入高斯噪声，图片会随着时...
一方面,从预测转换图像改进为预测噪声(强调这点的文章太少了,可它是DDPM的关键,更是DDPM的本质) 作者认为,每次直接从预测,这种图像到图像的转化不太好优化,所以直接去预测从到这一步所添加的噪声,这样就简化了问题:毕竟噪声一旦被预测出来,减去噪声即得 这种操作就有点类似ResNet的残差结构。每次新增一些层,模型不...
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。
在计算机视觉领域,大型深度学习模型正推动着技术的不断革新。其中,扩散模型作为一种新兴的生成模型,因其出色的图像生成能力而备受瞩目。DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models),作为扩散模型的基石,更是以其卓越的性能在图像生成领域占据了一席之地。本文将详细剖析DDPM的模型架构,并探讨其在图像生成中的应用。
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...
3.1 DDPM Training 上图给出了DDPM论文中对训练步骤的概述,我们来详细解读它。 前面说过,DDPM模型训练的目的,就是给定time_step和输入图片,结合这两者去预测图片中的噪声。 我们知道,在重参数的表达下,第t个时刻的输入图片可以表示为: 也就是说,第t个时刻sample出的噪声,就是我们的噪声真值。而我们预测出来的噪...
前面说过,DDPM模型训练的目的,就是给定time_step和输入图片,结合这两者去预测图片中的噪声。我们知道,在重参数的表达下,第t个时刻的输入图片可以表示为: x_t = \sqrt{\bar\alpha_t}x_0 + \sqrt{1-\bar\alpha_t}\epsilon 也就是说,第t个时刻sample出的噪声 \epsilon \sim \mathcal{N}(0, I) ,就...