(1)DDPM(模型架构篇):在阅读源码的基础上,本篇绘制了详细的DDPM模型架构图(DDPMUNet),同时附上关于模型运作流程的详细解说。本篇不涉及数学知识,直观帮助大家了解DDPM怎么用,为什么好用。 (2)DDPM(人人都能看懂的数学原理篇):也就是本篇文章,DDPM的数学推理可能是很多读者头疼的部分。我尝试跳出原始论文的推导顺序和思路,
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: 也就是说,第t个时刻sample出的噪声,就是我...
综上所述,DDPM作为扩散模型的基石,在图像生成领域展现出了强大的潜力和广阔的应用前景。其基于变分推断的建模方式和马尔可夫链的特性使得它在生成模型中独树一帜。未来,随着研究的深入和技术的进步,我们相信DDPM将在更多领域发挥其潜力,为我们的生活带来更多可能性。 同时,通过与百度智能云的千帆大模型开发与服务平台...
DDPM在图像生成领域具有广泛的应用前景。例如,在AI绘画领域,DDPM可以根据文字描述生成符合要求的图像;在图像修复领域,DDPM可以去除图像中的噪声或损坏部分,恢复出原始图像。此外,DDPM还可以应用于医学影像分析、视频处理等多个领域。 结论 DDPM作为扩散模型的基石,在图像生成领域展现了强大的能力。通过深入解析其模型架构和...
👉 SD做inpainting都有哪些模型?说一说这些模型之间的不同之处,以及他们存在哪些不足;👉 请你介绍DDPM的原理;👉 你了解DiT架构吗?有用过什么DiT架构的基座模型?DiT相比DDPM有什么优势?👉 算法题:手撕multi-head cross-attention。#vivo #算法岗面试 #算法面试经验 #算法面试 #面试算法 #深度学习(Deep ...
在计算机视觉领域,大型深度学习模型正不断推动着技术的边界,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,更是以其优秀的性能在图像生成领域占据了重要地位。本文将详细解析DDPM的模型架构,探讨其背后...
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。
DDPM是一种基于变分推断的生成模型,其核心思想在于通过学习数据分布的特征,逐步从噪声中生成数据。DDPM的模型架构主要包括两个过程:正向扩散过程和反向扩散过程。 1. 正向扩散过程 正向扩散过程是一个从无噪声的数据逐渐引入噪声,直至数据变成完全随机的噪声的过程。这一过程可以视为对数据的一种破坏过程,每一步都增加...
DDPM的模型架构主要包括两个过程:正向扩散过程和反向扩散过程,它们共同构成了一个马尔可夫链。 正向扩散过程:这一过程从无噪声的数据逐渐引入噪声,直至数据变成完全随机的噪声。这一过程可以视为对数据的一种破坏过程,每一步都增加噪声,使数据越来越接近随机噪声。在训练阶段,DDPM会按照设定的超参数(如βt)逐步向图...
DDPM是一种基于变分推断的生成模型,旨在通过学习数据分布的特征,逐步从噪声生成数据。其模型架构主要包括两个核心过程:正向扩散过程和反向扩散过程。 1. 正向扩散过程 正向扩散过程是从无噪声的数据逐渐引入噪声,直至数据变成完全随机的噪声。这一过程可以视为对数据的一种破坏过程,每一步都增加噪声,使数据越来越接近随...