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...
生成模型有哪些?关于生成模型,有几个方向,简单介绍下: Generative Adversarial Networks (GANs) model :由生成器和判别器组成的模型,通过对抗训练学习复杂分布的采样过程。生成器试图生成逼真的数据,而判别…
用来对其进行建模/拟合的模型就叫做——score-based model,记作。和上面直接建模概率密度函数p(x)时不同,score-based model 的优势是不会受到归一化常数的制约,可以直接用上面提到的可学习的实值函数(energy-based model)来建模,不用考虑归一化常数的问题(因为求导时相关项变为了 0): 这样我们就可以灵活的选择不...
0. 简介 本文综述了深度生成模型,特别是扩散模型(Diffusion model),如何赋予机器类似人类的想象力。扩散模型在生成逼真样本方面显示出巨大潜力,克服了变分自编码器中的后分布对齐障碍,缓解了生成对抗网络中的对抗性目标不稳定性。 扩散模型包...
若是简单来概括Diffusion Model，就是存在一系列高斯噪声（T轮），将输入图片x0变为纯高斯噪声xT。再细分来看，Diffusion Model首先包含一个前向过程（Forward diffusion process）。这个过程的目的，就是往图片上添加噪声；但在这一步中还无法实现图片生成。其次是一个逆向过程（Reverse diffusion process），这个过程...
来自加州大学&Google Research的Ming-Hsuan Yang、北京大学崔斌实验室以及CMU、UCLA、蒙特利尔Mila研究院等众研究团队,首次对现有的扩散生成模型(diffusion model)进行了全面的总结分析,从diffusion model算法细化分类、和其他五大生成模型的关联以及在七大领域中的应用等方面展开,最后提出了diffusion model的现有limitation和...
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 V...
更具体地说,扩散模型是一种隐变量模型(latent variable model),使用马尔可夫链(Markov Chain, MC)映射到 latent space。通过马尔科夫链,在每一个时间步 t 中逐渐将噪声添加到数据xi中以获得后验概率q(x1:T∣x0),其中x1,…,xT代表输入的数据同时也是 latent space。也就是说 Diffusion Models 的 latent space...
尽管diffusion model在各类任务中都有着优秀的表现，它仍还有自己的缺点，并有诸多研究对diffusion model进行了改善。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...
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 VAE 有很大不同。VAE 里编码器侧的潜在向量的分布是通过...