三、DDPM的Training与Sampling过程 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: x_t = \sqrt{\bar\alpha_t}x_0 + \s...
DDPM(源码解读篇):在前两篇的基础上,我们将配合模型架构图,一起阅读DDPM源码,并实操跑一次,观测训练过程里的中间结果。 本文目录如下: 一、DDPM在做一件什么事 二、DDPM训练流程:Diffusion/Denoise Process 三、DDPM的training与sampling 四、图解DDPM核心模型架构:UNet 五、文生图模型的一般公式 六、参考 最后,Meg...
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,但是直接计算极大似...
DDPM受到启发,将前向加噪也看成是扩散过程,逐步将有意义的原图像完全变成无意义的噪声。 ④DDPM的前向加噪 对于一张图片X,通过随机采样生成符合标准正态分布的高斯噪声ε,ε具有与X相同的形状大小,然后对它们做加权平均,得到混合后的下一步图像,需要满足它们权重平方和为1,可写为:√β×ε+√1-β×X 按照上...
DDPM: ①源于2020年所提出的生成模型 生成模型指的是把无意义的数据转变为有意义的正确的数据分布,使其能够与原始数据分布相似,或者从无到有生成所需内容的数据分布。 ②DDPM需要先了解什么是分布? 分布主要是用于描述随机变量的统计规律,通常可用一个概率密度函数/概率分布函数(PDF)来表示,在某一个分布下的数据都...
在计算机视觉(CV)领域,大型深度学习模型正以前所未有的速度推动着技术的边界。其中,扩散模型(Diffusion Models)作为一类新兴的生成模型,以其出色的图像生成能力吸引了广泛的关注。而DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)作为扩散模型的基石,更是成为了这一领域的焦点。本文将详细解析DDPM的模型架构,帮助读者理解...
DDPM的模型架构主要包括两个关键过程:正向扩散过程和反向扩散过程,以及一个核心网络结构U-Net。 正向扩散过程(Diffusion Process): 正向扩散过程是一个逐渐引入噪声的过程。它从一张无噪声的图像开始,每一步都向图像中添加一定的噪声,直到图像完全变为噪声。这个过程可以看作是对数据的一种破坏过程,每一步都增加噪声...
2.1.1 从扩散模型概念的提出到DDPM 2015年,Sohl-Dickstein提出「扩散模型」的概念 2015年,斯坦福大学的一博士后Sohl-Dickstein通过此篇论文《Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics》提出扩散模型的概念 简单来讲,扩散模型的灵感来自非平衡热力学,通过定义了一个扩散步骤的马尔可夫链,以缓慢地将...
近日,来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室(CVL)的研究者提出了 RePaint,这是一种基于 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model,去噪扩散概率模型)的修复方法,该方法还可以适用于极端情况下的蒙版。 RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models ...
扩散模型(diffusion models)是深度生成模型中的最新前沿技术。它不仅在图像生成任务中超越了传统的GAN模型,而且在多个应用领域都表现出色,如计算机视觉、NLP、波形信号处理、多模态建模、分子图建模、时间序列建模和对抗性净化等。扩散模型与其他研究领域也有密切联系,如稳健学习、表示学习和强化学习。它的应用范围非常广泛...