这和 score-based model 基于 score matching 进行训练,使用朗之万采样生成新样本看起来是没啥关系的。 但是后来,DDPM[^2] 的提出揭示了这两者的等价性:他们表明,用于训练 diffusion probabilistic model 的 ELBO 本质上等同于 score-based generative models 中使用的加权组合 sc
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。...
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-...
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。
Denoising diffusion models embody a type of generative artificial intelligence that can be applied in computer vision, natural language processing and bioinformatics. In this Review, we introduce the key concepts and theoretical foundations of three diffusion modelling frameworks (denoising diffusion probabili...
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...
《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...
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。