Denoising diffusion implicit models (DDIM) 是对于DDPM加速采样最有名的工作,其简单有效,发表于ICLR 2021。回顾我们DDPM的思路,我们的设计为: 推导推导近似p(xt|xt−1)→推导p(xt|x0)→推导p(xt−1|xt,x0)→近似p(xt−1|xt) 其中p(xt|x0) 为DDPM中得到的: q(x
DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models)作为这一研究领域的关键突破,对于优化采样过程和提升采样速度具有重大意义。特别是在文生图和文生视频的应用背景下,DDIM的高效采样能力显著提高了这些先进技术的实用性和可达性。—— AI Dreams, APlayBoy Teams! 论文阅读:arxiv.org/pdf/2010.0250 代码阅读:github.com/ermon...
论文地址:Denoising Diffusion Implicit Models github地址:https://github.com/ermongroup/ddim 个人博客地址:http://myhz0606.com/article/ddim 背景 去噪扩散概率模型 (DDPM6) 在没有对抗训练的情况下实现了高质量的图像生成,但其采样过程依赖马尔可夫假设,需要较多的时间步才能得到较好的生成效果。本文提出的DDIM(...
FromChatGPT(提示词:为什么说DDIM生成图像的过程允许语义上的插值呢?) DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models)生成图像的过程允许语义上的插值,主要是因为其生成过程是基于潜在空间的确定性映射,而不是基于随机采样。以下是DDIM能够支持语义插值的关键特性: 潜在空间的连续性:DDIM的生成过程通过潜在空间进行,这个空间是...
, 是我们 DDIM 非马尔可夫过程下的目标,而 是我们利用 DDPM 推导出来的目标(上文中有完整的公式)。这里主要想说的一点,就是因为两者目标相等,所以 DDIM 可以借用其对应的参数下的 DDPM 的模型。 这里,如果我们再加入一个限定条件——如果我们的模型
We propose using a Gaussian Mixture Model (GMM) as reverse transition operator (kernel) within the Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) framework, which is one of the most widely used approaches for accelerated sampling from pre-trained Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM). Specificall...
Denoising diffusion implicit models, ICLR 2021 理论 摘选paper一些重要思想。 Astract和Introduction部分 (1) 由于DDPM加噪基于马尔科夫链过程,那么在去噪过程过程也必须基于走这个过程,导致step数很多。 (2) DDIM的训练过程和DDPM一样,则可以利用起DDPM的权重,代码也可重用。而只要重新写一个sample的代码,就可以享...
To train the proposed model, the authors turned to the Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) framework. The model’s performance in practical denoising tasks was assessed using the CIFAR-10 dataset. They looked at how well the proposed model performed in comparison to BM3D, DnCNN, and NLRN...
另外一种情况是 \eta = 0 ,这个时候生成过程就没有随机噪音了,是一个确定性的过程,论文将这种情况下的模型称为DDIM(denoising diffusion implicit model),确定随机噪音 {x}_T 后,整个逆向操作就唯一确定。 下面我们进行加速生成的步骤,由于DDIM不需要严格的前向微小变动马尔可夫步骤,因此我们可以定义一个更短的...
所以出现了DDIM这种优化后的加速采样器。DDIM打破了DDPM的马尔可夫过程,并且无需重新训练DDPM(加噪过程无需改变)。 二. 对DDPM马尔可夫过程的解释 DDPM的去噪过程推导: q(xt−1|xt)=q(xt,xt−1)q(xt)=q(xt|xt−1)q(xt−1)q(xt) DDPM的前序推导步骤如上,计算q(xt−1|xt)依赖于q(xt|xt−...