标题(学术版):Diffusion Model与VAE在生成模型中的地位探讨 标题(生动版):探索Diffusion Model与VAE的奇妙世界 摘要:Diffusion Model和Variational Autoencoder(VAE)是两种重要的生成模型,它们在数据生…
VAE因其稳定性和潜在空间的可解释性，在数据增强和异常检测等领域表现出色；GAN则因其生成高质量、逼真...
接下来，让我们看看一个示例的训练过程。首先，我们需要实例化一个VAE模型，并指定输入数据的维度。在训练过程中，我们将不断调整模型的参数，以优化重构输入数据的效果。784, hidden_dim=400)optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr= 在完成了VAE模型的实例化后，我们接下来需要指定优化器。这里，我们选择...
常见的生成式模型有自回归模型,变分自编码器(VAE),生成对抗网络(GANs)和扩散模型(Diffusion Model)等。 生成对抗网络——GANs GANs由两个主要部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责从随机噪声中生成数据,试图欺骗判别器;而判别器则尝试区分真实数据和生成数据。两者通过对抗性训练不断优化,最...
4、Diffusion Model recap 在扩散模型里,有几个重要的假设。其中一个就是每一步扩散过程的变换,都是对前一步结果的高斯变换(上一节 MHVAE 的限制条件 2): ▲与 MHVAE 不同,编码器侧的潜在向量分布并不经过学习得到,而是固定为线性高斯模型 这一点和 ...
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...
图1. 在这个图中,我们为每一类生成模型提供了一个直观的机制产生式模型的直观机制。(a) 生成式对抗网络(GAN); (b) 基于能量的模型(EBM); (c) 变量自动编码器(VAE); (d) 归一化流(NF); (e)扩散模型(diffusion model) 因此,基于广泛的应用以及对算法改进的多角度思考 x0 分类,本评论的核心贡献如下: ...
同时,它还使用了预训练的通用VAE,将输入的图片压缩到潜空间(latent space),然后再进行扩散过程。 2.2 DALL-E DALL-E是由OpenAI发布的一种Diffusion Model,它的架构如上图所示。 它利用CLIP方法得到文本和图像的表征向量。CLIP objective是一种对比学习方法,通过训练模型使其同时理解文本和图像,以便将文本描述和对应...
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...
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。