DDPM论文解读 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models) 论文研究背景 扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, 简称DDPM)是近年来生成建模领域的重要发展之一。 生成模型的目标是学习数据分布并能够从中采样,生成与真实数据相似的新样本。 以往的生成模型主要有变分自编码器(VAE),生成对抗网络(GAN),...
网络上对于 DDPM 的解读有很多,不过大多都省略了其中的数学推导,而论文中的部分公式也不太好理解。本文将对 DDPM 论文的细节进行全面剖析,包括给出每个公式的严谨数学推导,希望大家都能知其然也知其所以然。本文与其他科普文不同,由于本文尝试剖析DDPM论文中每个公式背后的数学原理,可能会有些枯燥,但坚持读完本文后...
我们对扩散模型的工作与现有的其他类型的深度生成模型的工作具有类似的范围,例如改进GAN、流模型、自回归模型等的样本质量的努力。我们的论文代表了扩散模型在这一技术族群中成为普遍有用工具的进步,因此它可能会放大生成模型对更广泛世界的任何影响。 不幸的是,生成模型存在许多众所周知的恶意用途。样本生成技术可用于出...
2 DDPM训练算法和采样算法 2.1 训练算法流程 理解了前向过程和反向过程后,训练神经网络的算法和采样图片(生成图片)的算法就呼之欲出了。以下是DDPM论文中的训练算法: 让我们来逐行理解一下这个算法。第二行是指从训练集里取一个数据 。第三行是指随机从 里取一个时刻用来训练。我们虽然要求神经网络拟合 个正态...
diffusion DDPM 论文详细推导 论文名字: Denoising Diffusion Probabilistic Models 感觉是数学推导最多的一篇论文. 今天弄一下里面的各种细节. 扩散模型定义为: z服从于q这个分布参数是fai. x服从于p这个分布 参数是theta 第二个式子到第三个式子. 只要是一个积分, 里面有一项是一个概率分布那么就可以把它看做是...
近期（2024年2月）OpenAI新发布的视频生成工具Sora震惊了世界，其背后的原理依然离不开扩散模型。因此，对本文进行全面解读显得尤为必要。网络上对于DDPM的解读多有省略数学推导，且部分公式难以理解。本文旨在对DDPM论文的细节进行全面剖析，包括给出每个公式的严谨数学推导，帮助读者深入理解并掌握模型原理。与...
arXiv:2006.11239DDPM(Denoising Diffusion Probalistic Models)的成功对于扩散模型(Diffusion Model)的发展奠定了基石,后续的工作都是基于DDPM迭代改进而来。然而,DDPM原论文中的数学公式十分跳跃,晦涩难懂。本文针对DDPM原论文中的公式11进行详细的推导。Denoising Dif
DDPM论文中建议只对均值建模,将方差设为常数,这样更简单一些。 目标函数 损失函数定义为,所有时间步损失之和: 其中每个时间步(除了第0个时间步是原图)以外,计算的都是正向反向两个高斯分布的KL散度。 简化计算加噪过程 由于高斯分布的积累也是高斯分布,所以在加噪过程中,可以直接计算出第t步的数据,从而简化从0-...
在文章 《生成扩散模型漫谈:DDPM = 拆楼 + 建楼》 中,我们为生成扩散模型 DDPM 构建了“拆楼-建楼”的通俗类比,并且借助该类比完整地推导了生成扩散模型 DDPM 的理论形式。在该文章中,我们还指出 DDPM 本质上已经不是传统的扩散模型了,它更多的是一个变分自编码器 VAE,实际上 DDPM 的原论文中也是将它按照 ...
在文章 《生成扩散模型漫谈:DDPM = 拆楼 + 建楼》 中,我们为生成扩散模型 DDPM 构建了“拆楼-建楼”的通俗类比,并且借助该类比完整地推导了生成扩散模型 DDPM 的理论形式。在该文章中,我们还指出 DDPM 本质上已经不是传统的扩散模型了,它更多的是一个变分自编码器 VAE,实际上 DDPM 的原论文中也是将它按照 ...