机器学习和人工智能算法不断发展,以解决复杂问题并加深我们对数据的理解。其中一个引人注目的模型类别是扩散模型,它们因能够捕捉和模拟像数据生成和图像合成这样的复杂过程而受到重视。 在这篇文章中,我们将探讨: 什么是扩散? 什么是扩散模型? 扩散模型是如何工作的? 扩散模型的应用(不做展示,未来几期推文专门介绍)...
Stable Diffusion 是慕尼黑大学机器视觉与学习研究小组基于CVPR 2022的论文《[2112.10752] High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (arxiv.org)), 与 Stability AI 和 Runway 合作开发的一款开源扩散模型。 因为是开源的,你可以从 github 上直接下载 Stable Diffusion Model 本地运行。 DreamStudio...
扩散模型(本文专指 Diffusion Model, DDPM)主要由三个部分构成:第一部分是正向扩散过程,也就是为图片x0逐次施加噪声的过程,对应着q(x0)∏t=1Tq(xt∣xt−1);第二部分是真实的反向重建过程,从一个接近高斯噪声的数据xT逐步去噪直到重新生成干净的图片,对应着q(xT)∏t=1Tq(xt−1∣xt,x0);这两部分是...
首先diffusion model 是一种生成式模型(generative model),可以用来生成文字、图像、视频等。与之对应的是判别式模型(discreminative model),比如图片分类、人脸识别等。 常见的判别式模型有下图所示的这几大类。GAN 是之前的 SOTA,不过它训练不太稳定,生成的内容缺乏多样性。VAE 的缺点是使用的是 surrogate loss,不...
最近AI 绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model(扩散模型),虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识,但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。
最近AI 绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model(扩散模型),虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识,但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 什么...
Diffusion Model的原理基于熵增定律,即系统的熵(混乱度)会随时间增加。在Diffusion Model中,首先给一幅图片增加噪声,让其变得极其混乱,然后训练模型将混乱的照片变回有序(实现图片生成)。这个过程可以分为两个阶段:前向过程和反向过程。 前向过程(加噪):在前向过程中,模型不断往输入数据中增加噪声,直到数据完全变...
diffusionmodel和其他模型最大的区别是它的latentcode(z)和原图是同尺寸大小的,当然最近也有基于压缩的latentdiffusionmodel[5],不过是后话了。一句话概括diffusionmodel,即存在一系列高斯噪声(T轮),将输入图片x_0变为纯高斯噪声x_T。而我们的模型则负责将x_T复原回图片x_0。这样一来其实diffusionmodel和GAN很像,...
A diffusion model is a type of generative model that adds noise to an image in a series of iterative steps, gradually denoising and transforming a noise vector into an image. It is an alternative to GANs in computer vision tasks, showing promising performance but requiring longer sampling times...
为了系统地阐明diffusion model的研究进展，我们总结了原始扩散模型的三个主要缺点，采样速度慢，最大化似然差、数据泛化能力弱，并提出将的diffusion models改进研究分为对应的三类：采样速度提升、最大似然增强和数据泛化增强。我们首先说明改善的动机，再根据方法的特性将每个改进方向的研究进一步细化分类，从而清楚地展现...