最后通过q_sample函数算出\sqrt{\bar{\alpha}_t}(sqrt_alphas_cumprod_t) 和\sqrt{1-\bar{\alpha}_t}(sqrt_one_minus_alphas_cumprod_t) 函数代码如下: def q_sample(x_start: torch.FloatTensor, t: torch.LongTensor, noise=None): # 前向加噪过程:forward diffusion (using the nice property): ...
为原数据逐渐添加高斯噪声的效果 (q-sample) 其中: β 为指定区间内参数, αi=1−βi , αt¯=∏i=1tαi xt=αtxt−1+1−αtϵ,ϵ∼N(0,I) ,根据参数重整化技巧: xt=αt¯x0+1−αt¯ϵ,ϵ∼N(0,I) S_points, S_color = datasets.make_s_curve(10 ** 4, ...
# 1. 根据时刻t计算随机噪声分布,并对图像x_start进行加噪 x_noisy = q_sample(x_start=x_start, t=t, noise=noise) # 2. 根据噪声图像以及时刻t,预测添加的噪声 predicted_noise = denoise_model(x_noisy, t) # 3. 对比添加的噪声和预测的噪声的相似性 loss = F.mse_loss(noise, predicted_noise...
如果你参考了 DDPM 官方文档,那么公式 (4)(4)(4) 对应的是 q_sample() 函数。 Reverse process Reverse process 的目的是 能根据带有噪声的图片 xtx_{t}xt 预测xt−1x_{t-1}xt−1。这一步希望拟合的分布是 pθ(xt−1∣xt)=N(xt−1;μθ(xt,t),Σθ(xt,t))p_\theta(x_{t...
如果你参考了 DDPM 官方文档,那么公式 (4)(4)(4) 对应的是 q_sample() 函数。 Reverse process Reverse process 的目的是 能根据带有噪声的图片 xtx_{t}xt 预测xt−1x_{t-1}xt−1。这一步希望拟合的分布是 pθ(xt−1∣xt)=N(xt−1;μθ(xt,t),Σθ(xt,t))p_\theta(x_{t...
# import torch # 假设在代码的其他部分已经导入了torch库# 定义前向扩散函数# x_start: 初始数据,例如一批图像# t: 扩散的时间步,表示当前的扩散阶段# noise: 可选参数,如果提供,则使用该噪声数据;否则,将生成新的随机噪声def q_sample(x_start, t, noise=None):if noise is None:noise = torch.randn...
# import torch # 假设在代码的其他部分已经导入了torch库# 定义前向扩散函数# x_start: 初始数据,例如一批图像# t: 扩散的时间步,表示当前的扩散阶段# noise: 可选参数,如果提供,则使用该噪声数据;否则,将生成新的随机噪声defq_sample(x_start,t,noise=None):ifnoiseisNone:noise=torch.randn_like(x_star...
x_noisy = q_sample(x_start=x_start, t=t, noise=noise) # 2. 根据噪声图像以及时刻t,预测添加的噪声 predicted_noise = denoise_model(x_noisy, t) # 3. 对比添加的噪声和预测的噪声的相似性 loss = F.mse_loss(noise, predicted_noise) ...
训练主要依赖于 p_losses() 函数，这里省略了 offset_noise 和 self-condition 机制的讨论，仅关注预测噪音 pred_noise。代码逻辑清晰，通过 q_sample() 函数在指定分布上加噪，将图片输入到模型中预测噪音，并计算与真实噪音的 MSE 损失。采样过程 采样过程中，p_sample_loop() 函数是核心，而 ddim...
固定的前向过程q:在这一步我们逐渐将高斯噪声添加到图像中,直到得到一个纯噪声的图像; 可学习的反向去噪过程pθ:在这一步我们从纯噪声图像中逐渐对其进行去噪,直到得到真实的图像。 图3:DDPM的前向加噪和后向去噪过程 更具体些,对于一个T步的扩散模型,每一步的索引为t。在前向过程中,我们从一个真实图像x0...