扩散概率模型(diffusion probabilistic model )(为了简洁起见,我们将其称为“扩散模型(diffusion model)”)是一个参数化的马尔可夫链,使用变分推理(variational inference)训练,以在有限时间后生成与数据匹配的样本。这个链的转换用来被学习如何去反向扩散过程,这是一个马尔可夫链,它以与采样相反的方向逐渐向数据添加噪...
在这一波创新浪潮中,Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)作为这些工作的基础和核心工具,其重要性不言而喻。深入理解DDPM不仅对于追踪技术发展趋势至关重要,也对于那些希望在这一领域发挥创造力的个人和团队具有极大的价值。 本文旨在为读者提供DDPM工作的深入解读。鉴于DDPM的复杂性和技术深度,对于一些非核心...
论文链接:Denoising Diffusion Probabilistic Models(neurips.cc) 这篇文章对DDPM写个大概,公式推导会放在以后的文章里。 一、引言 Introduction 各类深度生成模型在多种数据模态上展示了高质量的样本。生成对抗网络(GANs)、自回归模型、流模型和变分自编码器(VAEs)已经合成了引人注目的图像和音频样本。此外,在基于能量...
[扩散模型 1]Denoising Diffusion Probabilistic Model(DDPM) AI文生图作为一个火热的研究和应用方向,其底层技术几乎都起源于扩散模型,主流的文本转图像模型如stable-diffusion,DALL·E 2等都使用了扩散模型(Diffusion Model)来进行图像生成。本系列准备按顺序一步步解析扩散模型的发展和应用,从随机生成图像,到文生图,再...
4. 扩散模型(Diffusion Models) 原理: 扩散模型通过逐步将数据添加噪声,直到变为纯噪声,再通过反向过程逐步去噪,重建原始数据。该过程通常由一个神经网络来学习。 优点: •生成的样本质量高,特别是在最近的图像生成任务中表现出色。 •训练过程较为稳定,模型结构相对简单。 缺点: •生成速度较慢,需要多步去噪...
Diffusion Model大致架构 Denoise模组 Noise Predictor的训练 Text to Image 将文字考虑进来 算法剖析 马尔可夫链Markov Chain Loss Design 该模型是stable diffusion的基础,也是所有扩散模型的鼻祖。Diffusion Model是读取噪声,生成随机图像,内容不可控;而Stable Diffusion加了text encoder,可以用文字控制图像的生成。 学习...
扩散模型(Diffusion Model)的开山之作,发表于Nips 2020。 先前我们已经谈过GAN和VAE,现在终于来到目前最火的生成式模型:扩散模型! 扩散模型的思想同样是从一个高斯噪声分布中还原分布,但是这里我们的高斯分布是一个与预测图像大小相同的噪声图像。我们希望从这样的图像复原原始分布图像。 如何复原呢?如果做过超分等low...
这个过程是噪声的弥散,我们称之为扩散过程(Diffusion Process),现在 q 的形式已确定。 接下来我们讨论 p 的形式,也即如何从高斯白噪声一步一步反向映射回输出图像,这一步仍然与高斯随机过程有关。直接给出结论:对于单步后验 q(X_t|X_{t-1}) ,也即高斯随机过程的单步游走,如果 \beta_t 足够小,可以证明,...
四、去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model,DDPM) 在本节中,将详细讨论DDPM的相关概念与一些核心的数学推理过程,因为作者认为这些必要的数学推导与运算对理解DDPM有一定的帮助。同时,关于DDPM的详细数学推导,有兴趣的读者可以参考本文最后的参考文献。 扩散模型 (Diffusion Models) 是一类新的最先进的...
DDPM(Diffusion Models with Denoising Score Matching)是一种概率生成模型。简单来说,DDPM分为两个过程,分别为前向的加噪过程和逆向的去噪过程。前向的加噪过程主要用于产生模型的训练数据,逆向的去噪过程用于生成图片。 例如下图中给出的例子,假设训练数据集为很多小狗的照片,训练好后的DDPM可以通过逆向的去噪过程从...