从式14可见,denoising score matching同样解决了原生score matching高维Jacobian matrix计算复杂度高的问题。但Denoising score matching还有个问题,通过式14的优化目标我们训练的是\tilde{\mathrm{x}}的score based model,\tilde{\mathrm{x}}是有噪声的,用包含噪声的score来近似无噪声的score对生成的质量肯定会有影响。
生成模型 diffusion score-based model 机器学习 统一perspective发消息 希望提供不同的视角以供大家学习,鼓励将这些视角结合或统一 关注3812 传奇网页版 Diffusion models as plug-and-play priors 作为即插即用先验的扩散模型 24考研模考挑战赛开始啦!!
(Diffusion-based generative models 与 Score-based generative models,Stochastic Differential Equations (SDEs) 的联系可看这篇。) 一、Diffusion Probabilistic Models (DPMs) Diffusion-based generative models: forward/diffusion process:图中从右往左. 从x0经过好多个不同的q(xt|xt−1)到xT,相当于 VAE 中...
diffusion / score-based generative model（生成模型）相比以往的生成模型，有趣的一点在于它完全可以通过...
在他看来,直到斯坦福大学Yang Song等在Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations中,才首次揭示了diffusion model的连续版本对应的数学背景。 并且将统计机器学习中的denoising score matching方法与DDPM中的去噪训练统一起来。 更多细节过程可以参考文末链接中的论文详情。
论文SCORE-BASED GENERATIVE MODELING THROUGH STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS,从 stochastic differential equations 的角度,尝试提出了一个统一的扩散模型框架,来概括 DDPM,SMLD 等 score-based generative models。并结合物理理论,优雅的将 SDE 与扩散模型过程结合。 该论文的作者 宋飏 在他的博客中也详细地介绍了该...
PDR提出了一种基于扩散的点云完成范式,应用扩散模型来生成基于部分观察的粗略完成,并通过另一个网络来完善生成的输出。为了处理点云去噪问题,《Score-based point cloud denoising》引入了一个神经网络来估计分布的分数,并通过梯度上升对点云进行去噪。 4.1.4 视频建模...
PDR提出了一种基于扩散的点云完成范式,应用扩散模型来生成基于部分观察的粗略完成,并通过另一个网络来完善生成的输出。为了处理点云去噪问题,《Score-based point cloud denoising》引入了一个神经网络来估计分布的分数,并通过梯度上升对点云进行去噪。 4.1.4 视频建模...
2.Score-Based Generative Models(SGM) 上述DDPM可以视作SGM的离散形式。SGM构造一个随机微分方程(SDE)来平滑的扰乱数据分布,将原始数据分布转化到已知的先验分布: 和一个相应的逆向SDE,来将先验分布变换回原始数据分布: 因此,要逆转扩散过程并生成数据,我们需要的唯一信息就是在每个时间点的分数函数。利用score-match...
11、A Complete Recipe for Diffusion Generative Models 基于得分的生成模型(Score-based Generative Models,SGMs)在各种任务上展示了出色的生成结果。然而,目前的SGMs前向扩散过程设计领域尚未充分发挥,并且通常依赖于物理启发式或简化假设。借鉴可扩展贝叶斯后验抽样器的发展见解,提出一个完整配方,用于制定SGMs的前向过程...