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...
DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models)作为这一研究领域的关键突破,对于优化采样过程和提升采样速度具有重大意义。特别是在文生图和文生视频的应用背景下,DDIM的高效采样能力显著提高了这些先进技术的实用性和可达性。—— AI Dreams, APlayBoy Teams! 论文阅读:arxiv.org/pdf/2010.0250 代码阅读:github.com/ermon...
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。 DDPM为什么慢 从DDPM中...
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...
是我们利用 DDPM 推导出来的目标(上文中有完整的公式)。这里主要想说的一点,就是因为两者目标相等,所以 DDIM 可以借用其对应的参数下的 DDPM 的模型。 这里,如果我们再加入一个限定条件——如果我们的模型 , 在不同的时间 t, 权重是不共享的(比如,不同的时间点 t,我们都用一个不同的神经网络)。那么最小化...
Diffusion probabilistic modelGenerative modelDeep learningRecently, denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) have been effective in speech enhancement. However, existing models largely follow the original diffusion training method, ignoring the trade-off between optimization goals in different training ...
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...
Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) 是第一个用于解决扩散模型的取样器之一。 DDIM是首个用于处理扩散模型的采样器之一。它采用了一种全新的方法来处理噪音和模糊,旨在提高模型的精确度和稳定性。 DDIM的出现为解决扩散模型提供了全新的可能性,为计算机技术领域带来了新的突破。通过DDIM,我们能够更加有效地处理...
Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) 是第一个用于解决扩散模型的取样器之一。 DDIM是首个用于处理扩散模型的采样器之一。它采用了一种全新的方法来处理噪音和模糊,旨在提高模型的精确度和稳定性。 DDIM的出现为解决扩散模型提供了全新的可能性,为计算机技术领域带来了新的突破。通过DDIM,我们能够更加有效地处理...
[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. ...