应该说Diffusion Model是一个数学性比较强的方向(数据菜鸡拙见,大佬勿喷),所以我在学习时翻阅了大量的Paper和博客,才算对DDPM有了一个浅显的理解。 还是老样子: paper :arxiv.org/abs/2006.1123 code :github.com/zoubohao/Den 上述代码是一个我认为写的比较清晰且容易上手的repo,关于代码的解读会在后续文章中...
DDPM 我们先按照神经网络优化的习惯,把最大化下界变成最小化loss,那么加个负号, L=Ex∼D[DKL(q(xT|x0)||p(xT))+∑tDKL(q(xt−1|xt,x0)||p(xt−1|xt))−logp(x0|x1)] 这样和DDPM的paper里完全一致。然后明确一下latent variable的性质: x0∼q(x0)q(xt|xt−1)=N(1−...
Calvin-Luo 的这篇介绍性论文在书写的时候经过了包括 Jonathan Ho(DDPM 作者), Song Yang 博士和一系列相关扩散模型论文的发表者的审核,非常值得一读。 1. What are Diffusion Models? by Lilian Weng: https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-...
3、Variation Diffusion Model 我们之所以在谈论扩散模型之前,要花如此大的篇幅介绍 VAE,并引出 MHVAE 的证据下界推导是因为我们可以非常自然地将扩散模型视为一种特殊的 MHVAE,该 MHVAE 满足以下三点限制(注意以下三点限制也是整个扩散模型推断的基础): 潜在向量 Z 的维度和输入 X 的维度保持一致。 每一个时间步...
宋飏在 ICLR 2021 上获得 Outstanding Paper Award 的论文“Score-based generative modeling through stochastic differential equations”从 SDE 的视角对 NCSN 和 DDPM 给出了更加完善的分析,证明了它们的内在统一性。 Appendix naive score-based model 的 score matching objective 的化简与推导 ...
大家好,在【深入浅出扩散模型系列】中,我们将从原理到源码,从基石DDPM到DALLE2,Imagen与Stable Diffusion,通过详细的图例和解说,和大家一起来了解扩散模型的奥秘。同时,也会穿插对经典的GAN,VAE等模型的解读,敬请期待～ 本篇将和大家一起解读扩散模型的基石:DDPM(Denoising Diffusion ProbalisticModels)。扩散模型的研...
然而DDPM模型也并非完美无缺,由于扩散过程是一个马尔科夫链,其缺点就是需要比较大的扩散步数才可以获得比较良好的效果,这导致了样本生成很慢。 于是继DDPM之后,时间来到2021年,Song等人提出了DDIM(Denoising Diffusioin Implicit Model),其改造了DDPM的扩散过程的采样方法,将传统的马尔可夫扩散过程推广到了非马尔可夫过程,...
对于diffusion model它将噪声到目标的过程进行了多步拆解。不妨假设一共有T+1个时间步,第T个时间步 xT是噪声数据,第0个时间步的输出是目标图片x0。其过程可以表述为:(3)z=xT⟶pxT−1⟶p⋯⟶px1⟶px0对于DDPM它采用的是一种自回归式的重建方法,每次的输入是当前的时刻及当前时刻的噪声图片。也就是...
对于DDPM它采用的是一种自回归式的重建方法,每次的输入是当前的时刻及当前时刻的噪声图片。也就是说它把噪声到目标图片的生成分成了T步,这样每一次的预测相当于是对残差的预测。优势是重建效果稳定,但速度较慢。 训练整体pipeline包含两个过程 2 diffusion pipeline ...
于是继DDPM之后,时间来到2021年,Song等人提出了DDIM(Denoising Diffusioin Implicit Model),其改造了DDPM的扩散过程的采样方法,将传统的马尔可夫扩散过程推广到了非马尔可夫过程,可以用更小的采样步数来加速样本生成,大大的提高了效率。 后续也有一些改进的工作,将扩散模型和传统的生成网络进行融合,比如将VAE和DM模型结合...