首先,DDPM的训练过程相对简单,只需训练一个网络即可,避免了GAN中训练两个网络所带来的困难。其次,DDPM生成的数据多样性更好,且模型在训练过程中更加稳定。此外,DDPM还具有较好的可扩展性,可以应用于图像、文本等多种类型的数据生成。 在实际应用中,DDPM已被广泛应用于图像处理领域。例如,在超分辨率、去噪、图像生成...
使用DDIM,可以将扩散模型训练到任意数量的正向步骤,但只能从生成过程的步骤子集中采样。 图6.CIFAR10和CelebA数据集上不同设置扩散模型的FID分数,包括DDIM(eta=0)和DDPM(sigma)。(图片来源:Song等人,2020年) 与DDPM相比,DDIM能够: 使用更少的步骤生成更高质量的样本。 由于生成过程是确定性的,因此具有“一致性”...
大家好,在【深入浅出扩散模型系列】中,我们将从原理到源码,从基石DDPM到DALLE2,Imagen与Stable Diffusion,通过详细的图例和解说,和大家一起来了解扩散模型的奥秘。同时,也会穿插对经典的GAN,VAE等模型的解读,敬请期待～本篇将和大家一起解读扩散模型的基石:DDPM(Denoising Diffusion Probalistic Models)。扩散模型的研...
训练完成的DDPM模型可以产生逼真的图片,然后就可以进一步用文字信息去引导它产生符合我们意图的模型了。通常来说,文生图模型遵循以下公式 Text Encoder:一个能对输入文字做语义解析的Encoder,一般是一个预训练好的模型。在实际应用中,CLIP模型由于在训练过程中采用了图像和文字的对比学习,使得学得的文字特征对图像更加具...
扩散模型(论文:DDPM即 Denoising Diffusion Probabilistic Model)2020年发表以来关注较少,因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解,但最近爆火以至于ICRL会议相关投稿一半以上,其最先进的两个文本生成图像——OpenAI 的 DALL·E 2 和 Google 的 Imagen,都是基于扩散模型来完成的。
《AIGC原理与实践》第11章 扩散模型--从建楼-拆楼视角理解DDPM, 视频播放量 397、弹幕量 1、点赞数 7、投硬币枚数 6、收藏人数 53、转发人数 7, 视频作者 wumg3000, 作者简介 ,相关视频:《AIGC原理与实践》 第1章 AIGC概览---表示学习,《AIGC原理与实践》第11章 扩散模型
整个diffusion模型可以分为前向扩散过程和逆扩散过程两大部分，前向扩散过程不断向图片添加服从高斯分布的噪声，使图片逐渐失真，逆扩散过程则是持续减小噪声，逐步恢复图片。在前向扩散过程中，核心公式为：[公式]这个公式基于马尔可夫定理，每个时间点的分布仅与前一时间点有关。公式中的 [公式] 是一个...
扩散模型(论文:DDPM即 Denoising Diffusion Probabilistic Model)2020年发表以来关注较少,因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解,但最近爆火以至于ICRL会议相关投稿一半以上,其最先进的两个文本生成图像——OpenAI 的 DALL·E 2 和 Google 的 Imagen,都是基于扩散模型来完成的。
AI + 艺术涉及到 Transformer、VAE、ELBO、Diffusion Model 等一系列跟数学相关的知识。Diffusion Models 跟 VAE 一样原理很复杂。 扩散模型(论文:DDPM即 Denoising Diffusion Probabilistic Model)2020年发表以来关注较少,因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解,但最近爆火以至于ICRL会议相关投稿一半以上,其最先进的两个文...