Diffusion Probabilistic Models的介绍:Diffusion probabilistic models(简称diffusion models)是一种基于参数化Markov链的模型。这种模型通过变分推断,在有限的时间内训练,以生成与数据匹配的样本。它通过逆扩散过程逐渐向样本中添加噪音,直到信号完全破坏,从而实现样本生成。 采样过程和模型效率:在采样过程中,当扩散由少量的...
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...
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...
Denoising Diffusion Probabilistic Models 首先根据上一篇笔记,我们可以知道扩散模型的基本概念如下,前向过程加噪声,逆向过程去噪声 VAE和Diffusion Model很像,之后的数学原理也会介绍 论文中给出的DDPM训练和采样过程如下 训练过程 X0默认为干净的图片,可以看一下梯度下降的公式,用目标噪声减和噪声预测器生成的噪声的差...
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。
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,...
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...
DDPM是一种生成模型,可用于图像生成的任务。它的大致思想可以总结在下面的这张图中: DDPM的加噪、去噪过程示意图 首先是去噪过程:给定一张纯噪声图像(我们可以很轻松地得到),进行一步步去噪后,可以发现图像越来越清晰,到最后就能得到一张正常的图像。生成模型可以利用这样的去噪过程:只需要使用一个模型,输入一个噪声...
具体来说,Diffusion Models是生成模型的一种,这意味着Diffusion Models和GAN,VAE等生成模型范式一样:生成的数据和训练的数据类似(从概率论的角度上来说,就是生成模型的重点是模拟训练数据的分布)。 4类经典生成模型架构: GAN, VAE, Flow-based models和Diffusion models ...