去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)在没有对抗训练的情况下实现了高质量的图像生成,但其需要多步模拟马尔可夫链(Markov chain)才能生成样本。为加速采样,我们提出了去噪扩散隐式模型(Denoising Diffusion Implicit Models, DDIM),这是一类更有效的迭代隐式概率模型,其训练过程与 DDPM 相同...
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(xt|x0)=N(xt;α¯tx0,β¯tI...
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...
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(denoising diffusion implicit models 5)是更有效的迭代隐式概率模型,其训练过程与 DDPM 相同,但相比DDPM,采样过程快10到50倍。 DDPM为什么慢 从DDPM中...
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 , 在不同的时间 t, 权重是不共享的(比如,不同的时间点 t,我们都用一个不同的神经网络)。那么最小化...
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...
Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) have achieved high quality image generation without adversarial training, yet they require simulating a Markov chain for many steps to produce a sample. To accelerate sampling, we present denoising diffusion implicit models (DDIMs), a more efficient clas...
Denoising Diffusion Implicit Models. Contribute to bell-one/ddim development by creating an account on GitHub.
论文DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS 笔记 给定数据分布q(xx0)中的样本,我们感兴趣的是学习一个近似于q(xx0)且易于采样的模型分布pθ(xx0)。去噪扩散概率模型(DDPM)是这种形式的潜变量模型 其中(1)pθ(xx0)=∫pθ(xx0:T)dxx1:T其中pθ(xx0:T):=pθ(xxT)∏t=1Tpθ(t)(xxt−1|xxt) ...
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...