好我们最后再回顾一下DDPM的全过程(一句话的描述):通过学习“用于污染原始数据的噪声”来将被污染的数据还原的过程。 DDPM的前向后向过程 相信你现在已经对上图的过程有了一个非常非常充分的了解,看完之后不妨思考一下以下几个问题:(这些问题在原文中都有相应的答案~) (1)原始数据怎么加噪? (2)加噪后数据如...
在本教程的其余部分中,我们将更正式地看到三种流行的反向采样器:上面讨论的 DDPM 采样器(第 2.1 节),DDIM 采样器(第 3 节),它是确定性的,以及流匹配模型(第 4 节),可以看作是 DDIM 的一般化【对于给定的一组边际分布 {pt},存在许多可能的联合分布与这些边际分布一致(这些联合分布称为耦合)。因此,对于给...
η = 1,抽样过程随机,模型为DDPM(去噪扩散概率模型) η = 0,抽样过程确定,模型为DDIM(去噪扩散隐模型) DDIM 有着和 DDPM 相同的边际噪音分布,但是可以确定性地把噪音映射回原始数据样本。 在生成过程中,DDIM 从扩散过程的 S 步骤的子集进行抽样并推断。作者发现:当 S 很小时,使用 DDIM 能产出最好的图像质量...
确实目前diffusion model对于低维表征还没有很solid的研究工作,这也是我感兴趣的方向,说不定哪天就想出来了[笑哭][笑哭] 我们最新的研究提出了一个叫DPM-Solver的加速采样算法,证明了DDIM是diffusion ODE的一阶ODE solver,并且提出了二阶、三阶solver,可以做到10步采样质量很不错,20步几乎收敛。不是指噪声过程步...
MultiStepDPM (flaxdiff.samplers.MultiStepDPM): Implements a multi-step sampling method inspired by the Multistep DPM solver as presented here: tonyduan/diffusion) Training Implemented in flaxdiff.trainer: DiffusionTrainer (flaxdiff.trainer.DiffusionTrainer): A class designed to facilitate the training...
models diffusion dpm_solver __init__.py ddim.py ddpm.py plms.py sampling_util.py autoencoder.py modules util.py scripts .gitignore LICENSE LICENSE-MODEL README.md environment.yaml modelcard.md requirements.txt setup.pyBreadcrumbs stablediffusion /ldm /models /diffusion / ddpm.py Latest...
DDIM 是在 Stable Diffusion 初始1.0版本中自带的采样器。其在 DPM 基础上做了重要改进：预测噪声而不...
首先,我们可以看到\mathbf{x}_{t}其实可以看成是原始数据\mathbf{x}_{0}和随机噪音\mathbf{\epsilon}的线性组合,其中\sqrt{\bar \alpha_t}和\sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}为组合系数,它们的平方和等于1,我们也可以称两者分别为signal_rate和noise_rate(见https://keras.io/examples/generative/ddim/#...
DDIM是在f(x)上的近似梯度下降，步长为1-\sigma_{t-1}/\sigma_t，其中梯度\nabla f(x_t)由\...
FastDPM 29.43 28.98 Analytic-DPM 22.94 28.99 SN-DDPM 16.33 20.60 SFT-PG (B) 2.28 2.01Table 4: Comparison with DDIM sampling methods which is deterministic given the initial noise. Method (DDPM, stochastic) NFE FID Method (DDIM, deterministic) NFE FID DDPM 10 34.76 DDIM 10 17.33 SN-DDPM 10...