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(
得分函数Score function: 是一个梯度函数 得分模型Score-based model: 是一个参数化的模型,用来逼近真实的得分函数 训练的目标函数:最小化模型和数据分布的Fisher散度 一旦我们训练一个分数模型,我们就可以用一个迭代的方式来进行采样,这个迭代的方法叫做郎之万方程: Figure 12: 基于分数模型的样本生成过程 但是在这...
3. Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective by Calvin Luo: https://arxiv.org/abs/2208.11970 生成模型希望可以生成符合真实分布(或给定数据集)的数据。我们常见的几种生成模型有 GANs,Flow-based Models,VAEs,Energy-Based Models 以及我们今天...
第3 篇:《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 1、摘要 目前生成模型有好几种,包括 GANs 和 likelihood-based models 等,目前在生成任务上,依然是 GANs 取得最好的效果,但 GANs 难以训练和扩展,限制了其应用。虽然 diffusion model 近几年有了大的发展,但在生成任务上,比较 GANs 还是略逊一筹。...
提到构造场景,大家往往会想到使用仿真引擎,然而其生成的数据和真实数据存在着较大的domain gap。GAN-based 方法的生成结果往往和实际真实数据的分布存在一定bias。而Diffusion Models基于马尔可夫链通过学习噪声来生成数据的特性,其生成结果的保真度较高,更适合替代真实数据使用。
提到构造场景,大家往往会想到使用仿真引擎,然而其生成的数据和真实数据存在着较大的domain gap。GAN-based 方法的生成结果往往和实际真实数据的分布存在一定bias。而Diffusion Models基于马尔可夫链通过学习噪声来生成数据的特性,其生成结果的保真度较高,更适合替代真实数据使用。
26、Towards Effective Usage of Human-Centric Priors in Diffusion Models for Text-based Human Image Generation 传统的文本到图像扩散模型在生成准确的人物图像方面存在困难,例如不自然的姿势或不成比例的肢体。现有方法大多通过在模型微调阶段添加额外的图像或人体中心先验(例如姿势或深度图)来解决这个问题。本文探讨...
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-...
但这篇研究和目前的Diffusion Model非常不一样；而真正使其发挥作用的研究是2020年，一项名为Denoising Diffusion Probabilistic Models的研究：我们可以先来看一下各类生成模型之间的对比：不难看出，Diffusion Model和其它模型的不同点在于，它的latent code(z)和原图是同尺寸大小的。若是简单来概括Diffusion Model，就...
提到构造场景,大家往往会想到使用仿真引擎,然而其生成的数据和真实数据存在着较大的domain gap。GAN-based 方法的生成结果往往和实际真实数据的分布存在一定bias。而Diffusion Models基于马尔可夫链通过学习噪声来生成数据的特性,其生成结果的保真度较高,更适合替代真实数据使用。