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 中的 encoder. reverse process:图中从左往右. 从xT经过好多个不同的q(xt−1|xt)到x0,相当于 VAE 中的 decoder. (用pθ(xt...
本文代码开源在 GitHub[2]。 Expressing Diffusion Models in a Common Framework 本文从Probability Flow ODE的角度,沿着 Song 之前的文章[3],重新对扩散模型进行梳理。在 Song 的文章中,其定义前向 SDE 为: (1)dx=f(x,t)dt+g(t)dωt 其中,ωt是标准维纳过程;f(⋅,t):Rd→Rd;g(⋅):R→R。无...
首先,我们知道,扩散模型在生成图片的过程中,会从高斯噪声开始,逐步去噪,最终得到自然图像。 图片来源:CVPR 2022 Tutorial: Denoising Diffusion-based Generative Modeling: Foundations and Applications 基于扩散模型迭代去噪的性质,我们的 Collaborative Diffusion 在去噪的每一步都会动态地预测不同的扩散模型如何有效合作,...
此外,基于分数的生成模型特别适合于贝叶斯推理任务,如求解病态逆问题,在医学图像重建中的几个任务上表现出优越的性能。 科技 计算机技术 生成模型 diffusion score-based model 机器学习
宋飏博士在博客中提到,score-based generative model 的主要优点是: 有媲美 GAN 的生成质量,但是不需要对抗训练 灵活的模型架构、精确的对数似然计算 可以用于解决逆问题,并且不需要重新训练网络 从生成模型到 score-based model 生成模型 首先回顾一下,生成模型是什么?
20、FlashEval: Towards Fast and Accurate Evaluation of Text-to-image Diffusion Generative Models 近年来,文本到图像生成模型的发展取得重大进展。 评估生成模型的质量是开发过程中的重要步骤之一。 评估过程可能会消耗大量的计算资源,使得所需的模型性能定期评估(例如监控训练进度)变得不切实际。 因此寻求通过选择文...
《Antibody complementarity determining regions (cdrs) design using constrained energy model》《Antibody-antigen docking and design via hierarchical structure refinement》,最近的工作《Antigen-specific antibody design and optimization with diffusion-based generative models》开发了一个基于扩散的生成模型,明确针对...
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...
NeurIPS 2022(Outstanding Paper Award)-Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding。NeurIPS 2022杰出论文奖-具有深刻语言理解的逼真文本到图像扩散模型。 NeurIPS 2022(Outstanding Paper Award)-Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models。NeurIPS 2022杰出论文...
Stable Video Diffusion采用了改进的EDM(Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models)调度器,显著提升了模型采样效率。在模型训练和推理过程中,合理选择和调优EDM参数尤为重要。 具体来看,EDM调度器最重要的改进在于其统一噪声强度的概念,将离散噪声改进为连续噪声。通过调整噪声强度参数,可以更灵活...