一、DDPM在做一件什么事 二、优化目标 三、最大化ELBO 四、进一步拆解ELBO 五、重参数与噪声预测 5.1 重参数 5.2 噪声预测 5.3 再次理解training和sampling 六、总结(必看) 七、参考 大家好,在【深入浅出扩散模型系列】中,我们将从原理到源码,从基石DDPM到DALLE2,Imagen与Stable Diffusion,通过详细的图例和解说...
整个diffusion model可以分为两部分,一个是前向扩散过程,另一个是逆扩散过程,通俗理解为:前向扩散过程不停的往图片上加服从高斯分布的噪声,加到使图片变得“面目全非”(下图从右到左),逆扩散过程就是不停的减噪声然后复原成图片(从左到右) 在这里插入图片描述 在原论文中,扩散过程需要进行2000次加噪声的步骤,...
首先,DDPM的训练过程相对简单,只需训练一个网络即可,避免了GAN中训练两个网络所带来的困难。其次,DDPM生成的数据多样性更好,且模型在训练过程中更加稳定。此外,DDPM还具有较好的可扩展性,可以应用于图像、文本等多种类型的数据生成。 在实际应用中,DDPM已被广泛应用于图像处理领域。例如,在超分辨率、去噪、图像生成...
扩散模型(论文:DDPM即 Denoising Diffusion Probabilistic Model)2020年发表以来关注较少,因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解,但最近爆火以至于ICRL会议相关投稿一半以上,其最先进的两个文本生成图像——OpenAI 的 DALL·E 2 和 Google 的 Imagen,都是基于扩散模型来完成的。 一、常见生成模型 先横向对一下几个重要...
《AIGC原理与实践》第11章 扩散模型--从建楼-拆楼视角理解DDPM, 视频播放量 397、弹幕量 1、点赞数 7、投硬币枚数 6、收藏人数 53、转发人数 7, 视频作者 wumg3000, 作者简介 ,相关视频:《AIGC原理与实践》 第1章 AIGC概览---表示学习,《AIGC原理与实践》第11章 扩散模型
整个diffusion模型可以分为前向扩散过程和逆扩散过程两大部分，前向扩散过程不断向图片添加服从高斯分布的噪声，使图片逐渐失真，逆扩散过程则是持续减小噪声，逐步恢复图片。在前向扩散过程中，核心公式为：[公式]这个公式基于马尔可夫定理，每个时间点的分布仅与前一时间点有关。公式中的 [公式] 是一个...
扩散模型(论文:DDPM即 Denoising Diffusion Probabilistic Model)2020年发表以来关注较少,因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解,但最近爆火以至于ICRL会议相关投稿一半以上,其最先进的两个文本生成图像——OpenAI 的 DALL·E 2 和 Google 的 Imagen,都是基于扩散模型来完成的。
一、DDPM在做一件什么事 假设你想做一个以文生图的模型，你的目的是给一段文字，再随便给一张图（比如一张噪声），这个模型能帮你产出符合文字描述的逼真图片。DDPM的本质作用，就是学习训练数据的分布，产出尽可能符合训练数据分布的真实图片，成为后续文生图类扩散模型框架的基石。二、优化目标 DDPM的...
扩散模型(论文:DDPM即 Denoising Diffusion Probabilistic Model)2020年发表以来关注较少,因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解,但最近爆火以至于ICRL会议相关投稿一半以上,其最先进的两个文本生成图像——OpenAI 的 DALL·E 2 和 Google 的 Imagen,都是基于扩散模型来完成的。