另外一种情况是 \eta = 0 ,这个时候生成过程就没有随机噪音了,是一个确定性的过程,论文将这种情况下的模型称为DDIM(denoising diffusion implicit model),确定随机噪音 {x}_T 后,整个逆向操作就唯一确定。 下面我们进行加速生成的步骤,由于DDIM不需要严格的前向微小变动马尔可夫步骤,因此我们可以定义一个更短的...
去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)在没有对抗训练的情况下实现了高质量的图像生成,但其需要多步模拟马尔可夫链(Markov chain)才能生成样本。为加速采样,我们提出了去噪扩散隐式模型(Denoising Diffusion Implicit Models, DDIM),这是一类更有效的迭代隐式概率模型,其训练过程与 DDPM 相同...
TL;DR:去噪扩散隐式模型 (DDIM) 是利用非马尔可夫的思想,以牺牲一小部分图片质量为代价,对图像生成过程大幅度加速的采样方法。 这个话题太过复杂,如内容有错误,还请在评论里面指正。 本人数学不好,尽量绕开复杂的公式(?) 大局观 首先,有一个问题必须要回答——为什么 DDPM 要基于马尔可夫链,马尔可夫链到底起一...
FromChatGPT(提示词:为什么说DDIM生成图像的过程允许语义上的插值呢?) DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models)生成图像的过程允许语义上的插值,主要是因为其生成过程是基于潜在空间的确定性映射,而不是基于随机采样。以下是DDIM能够支持语义插值的关键特性: 潜在空间的连续性:DDIM的生成过程通过潜在空间进行,这个空间是...
去噪扩散概率模型 (DDPM6) 在没有对抗训练的情况下实现了高质量的图像生成,但其采样过程依赖马尔可夫假设,需要较多的时间步才能得到较好的生成效果。本文提出的DDIM(denoising diffusion implicit models 5)是更有效的迭代隐式概率模型,其训练过程与 DDPM 相同,但相比DDPM,采样过程快10到50倍。
回到2020年的十月，斯坦福大学的研究人员Jiaming Song提出了DDIM（Diffusion Denoising Implicit Model），在提升了DDPM采样效率的基础上，仅用50步就能达到1000步采样的效果。DDIM不仅实现了高效率的采样方法，其作为确定性的采样方法还为后续的研究开创了一种类似于GAN Invesion的方法，用于实现各种真实图像的编辑与生成...
DDPM的高质量生成依赖于较大的T(一般为1000或以上),这就导致diffusion的前向过程非常缓慢。在denoisingdiffusionimplicitmodel(DDIM)[9]中提出了一种牺牲多样性来换取更快推断的手段。 根据特性2和独立高斯分布可加性,我们可以得到x_{t-1}为: \begin{align}x_{t-1}&=\sqrt{\overline{\alpha}_{t-1}}x_0...
回到2020年的十月,斯坦福大学的研究人员Jiaming Song提出了DDIM(Diffusion Denoising Implicit Model),在提升了DDPM采样效率的基础上,仅用50步就能达到1000步采样的效果。DDIM不仅实现了高效率的采样方法,其作为确定性的采样方法还为后续的研究开创了一种类似于GAN Invesion的方法,用于实现各种真实图像的编辑与生成。
[7] Jiaming Song et al., 2020, Denoising Diffusion Implicit Models, https://arxiv.org/abs/2010.02502 [8] Fan Bao, et al., Analytic-DPM: an Analytic Estimate of the Optimal Reverse Variance in Diffusion Probabilistic Models, https://arxiv.org/abs/2201.06503 [9] Fan Bao, et al. Estimat...
[7] Jiaming Song et al., 2020, Denoising Diffusion Implicit Models, https://arxiv.org/abs/2010.02502 [8] Fan Bao, et al., Analytic-DPM: an Analytic Estimate of the Optimal Reverse Variance in Diffusion Probabilistic Models, https://arxiv.org/abs/2201.06503 [9] Fan Bao, et al. ...