Diffusion是目前生成模型中研究的最大热点之一,所以想对此类模型进行更深入的学习。本文简单回顾一下DDPM,再介绍对其的一个改进DDIM。 1 DDPM简单回顾DDPM [1]就是通过对数据不断加噪成为真实噪声,和从真实噪声…
论文链接:Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models 在前边两篇文章中我们学习了 DDPM 和DDIM,这篇文章介绍的是 Improved DDPM,是一个针对 DDPM 生成效果进行改进的工作。 虽然DDPM 在生成任务上取得了不错的效果,但如果使用一些 metric 对 DDPM 进行评价,就会发现其虽然能在 FID 和 Inception Score 上获得...
由于马尔可夫过程依赖于前一个状态的条件概率,因此 DDPM 的抽样速度很慢。 在DDIM("Denoising Diffusion Implicit Models")一文中,作者指出:“对 DDPM 来说,需要花费20 小时来采样 50k 张 32 * 32 大小的图片;但是对于 GAN 来说,只需要不到1 分钟”。 其中一种优化方式来自"Improved Denoising Diffusion Probabil...
其次,DDIM算法能够保持与DDPM相当的图像质量,这意味着我们可以在保持模型性能的同时实现采样加速。最后,DDIM算法为生成模型领域提供了一种新的采样策略,为未来的研究提供了更多的可能性。 在实际应用中,DDIM算法已经取得了显著的成果。例如,在图像生成任务中,DDIM算法可以在较短的时间内生成高质量的图像,从而加速了模型...
与DDPM 相比,DDIM 能够: 用更少的步骤生成高质量图像。 因为生成过程是确定的,所以 DDIM 有连续性。意思是:在同一个潜变量上进行条件抽样的样本,应该具有类似的高维度特征。 因为连续性,DDIM 能够从潜变量中得的有意义的语义插值。 3.2.2 LDM "High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models"一文...
从DDPM到DDIM (一) 现在网络上关于DDPM和DDIM的讲解有很多,但无论什么样的讲解,都不如自己推到一边来的痛快。笔者希望就这篇文章,从头到尾对扩散模型做一次完整的推导。 DDPM是一个双向马尔可夫模型,其分为扩散过程和采样过程。 扩散过程是对于图片不断加噪的过程,每一步添加少量的高斯噪声,直到图像完全变为纯高...
DDIM比较DDPM 1. 优势
一、DDPM和DDIM算法概述 1. DDPM算法概述 DDPM是一种基于扩散过程的概率生成模型,它通过建模数据的漫步过程来实现对数据分布的建模。DDPM算法利用了高斯过程的性质,将高斯过程的扩散过程应用到数据生成中,从而实现了对图像数据的生成和重参数化。 DDPM算法的核心思想是将数据视为扩散过程中的粒子,通过模拟这些粒子的运...
与DDPM 相比,DDIM 能够: 用更少的步骤生成高质量图像。 因为生成过程是确定的,所以 DDIM 有连续性。意思是:在同一个潜变量上进行条件抽样的样本,应该具有类似的高维度特征。 因为连续性,DDIM 能够从潜变量中得的有意义的语义插值。 3.2.2 LDM "High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models"一文...
在PyTorch中,我们可以使用以下步骤来实现DDIM模型: 定义模型结构:DDIM模型的结构与DDPM模型类似,也由一个编码器和一个解码器组成。 定义扩散过程:DDIM模型的扩散过程与DDPM模型相同,也是通过对训练图像不断加噪来实现的。 定义去噪过程:DDIM模型的去噪过程与DDPM模型不同,它采用了一种更高效的去噪方式,即使用预测的...