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...
TL;DR:去噪扩散隐式模型 (DDIM) 是利用非马尔可夫的思想,以牺牲一小部分图片质量为代价,对图像生成过程大幅度加速的采样方法。 这个话题太过复杂,如内容有错误,还请在评论里面指正。 本人数学不好,尽量绕开复杂的公式(?) 大局观 首先,有一个问题必须要回答——为什么 DDPM 要基于马尔可夫链,马尔可夫链到底起一...
Denoising diffusion implicit models. In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2021.概DDIM 从另一种观点 理解DDPM, 并以此推导出更加快速的采样方式.MotivationDPM 的前向过程一般是: q(x1:T|x0)=T∏t=1q(xt|xt−1),q(xt|xt−1)=N(√βtxt−1,(1−βt)I).q(x1:T...
DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）是一种用于生成模型的技术，它在生成过程中使用了一种不同于...
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.
Despite the proliferation of generative models, achieving fast sampling during inference without compromising sample diversity and quality remains challenging. Existing models such as Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) deliver high-quality, diverse samples but are slowed by an inherently high num...
目前我们已经通过三篇文章从不同视角去解读了DDPM,那么它是否也存在一个更高的理解视角,让我们能从中得到新的收获呢?当然有,《Denoising Diffusion Implicit Models》介绍的DDIM模型就是经典的案例,本文一起来欣赏它。 链接 发布于 2022-07-27 12:28 赞同 5 ...