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),...
论文标题为Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)。此篇文章是 diffusion model 的奠基之作,虽不是最先提出 diffusion model 的文章,却是将 diffusion model 用于图像生成领域的关键论文。在这篇论文之后,才有了AI绘画的大放异彩。最近(2024年2月)OpenAI新发布的视频生成工具 Sora 震撼了世界,其背后的原理依...
我们的论文提出了一个马尔可夫链模型，该模型由正向过程和反向过程组成。正向过程是通过添加高斯噪声逐步对图像进行扩散，直到图像完全被噪声淹没。反向过程则是通过学习神经网络来逐步去除噪声，恢复原始图像。这一模型的正向过程由具体表达式定义，而反向过程则依赖于神经网络学习。2. 背景论文中详细介绍了扩...
Progressive coding 的部分，根據 DDPM 的公式，sender 需依序將xT到x0透過 DDPM 編碼，並送給 receiver...