Diffusion Model通过逐步添加噪声来模拟数据的生成过程,这种方法可以生成高质量的样本,并且支持连续生成。然而,它的训练时间较长且计算资源消耗大。 VAE通过学习数据的潜在表示来生成数据。这种方法训练稳定,且潜在空间具有解释性,便于理解和控制生成过程。但生成的样本可能缺乏多样性。 两者在生成模型领域中各有优势,Diffus...
主要解析和讨论生成式模型(Generative Model)的两种:自编码器(Variation Auto-Encoder)和扩散模型(Diffusion Model)。 先引入生成式模型的基本概念,x是基于某真实分布p(x)的若干采样集合(可以是数据集),生成式模型的目标就是通过x捏合和学习目标分布p(x)。并提供一下两点额外用处: 基于已经学习的生成式模型采样出新...
VAE和GAN一样，都是从隐变量Z生成目标数据X。它们假设隐变量服从某种常见的概率分布（比如正态分布），...
VAE）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）或扩散模型来扩充数据集时，确保生成数据的合...
深度解析:什么是Diffusion Model? ©PaperWeekly 原创 · 作者 |鬼谷子 引言 在上一篇 基于流的深度生成模型 中详解介绍了有关流的生成模型理论和方法。目前为止,基于 GAN 生成模型,基于 VAE 的生成模型,以及基于 flow 的生成模型它们都可以生成较高质量的样本,但每种方法都有其局限性。GAN 在对抗训练过程中会...
相比于GAN需要和判别器对抗训练或者VAE需要变分后验,diffusion model的loss真的是太简单了。diffusion model只需要“模仿”一个非常简单的前向过程对应的逆过程即可。这样简单高效的训练也使得diffusion model在许多任务中的表现都非常好,甚至超过了GAN。 整体上来看,di...
Stable Diffusion 是一个强大的文本到图像生成模型，它融合了多种技术和模型。主要包括以下方面：1. 扩散模型 (Diffusion Model): 这是 Stable Diffusion 的核心，它利用了扩散过程来生成图像。扩散过程指的是将图像逐渐加入噪声，直到图像变得完全不可识别，然后通过反向过程从噪声中恢复出图像。Stable Diffusion 利用一...
这个预测噪声的模块,是通过正向过程进行的,和VAE中的Encoder部分比较像。在正向过程中,输入一个图像,每个步骤采样一个噪声,将噪声加到原始图像上,得到生成的结果。然后再以生成的结果和当前步骤t的embedding为输入,预测生成的噪声,以此达到训练去噪模块的作用。
2.1 VAE与diffusion模型对比 变分自动编码器旨在学习编码器和解码器,以将输入数据映射到连续潜在空间中的值。在这些模型中,嵌入可以解释为概率生成模型中的潜在变量,概率解码器可以通过参数化似然函数来表示。此外,假设数据 x 是由一些未观察到的隐变量 z 使用条件分布 ...
在分析完三类扩散模型后，我们将介绍其他的五种生成模型GAN，VAE，Autoregressive model，Normalizing flow，Energy-based model。考虑到扩散模型的优良性质，研究者们已经根据其特性将diffusion model与其他生成模型结合，所以为了进一步展现diffusion model 的特点和改进工作，我们详细地介绍了diffusion model和其他生成模型的...