这里\bm{\epsilon}也可以看作是在\mathbf{x}上添加的噪声,此时我们发现这和diffusion model几乎一致,都是利用神经网络去预测添加的噪声。当我们训练好了一个score-based model,我们可以利用langevin dynamics方法生成样本,参考【Deep Learning:Foundations and Concepts】Samplin
当前在深度学习领域,要论除LLM模型之外更受人关注的技术,我想应该是文生图/视频(比如前段时间爆火的Sora),而文生图技术背后所用到的核心技术之一就是Diffusion Model,所以本文就来学习一下DDPM的基本原理,以此作为基础来学习Diffusion Model。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...
return model_mean + torch.sqrt(posterior_variance_t) * noise # Algorithm 2 (including returning all images) @torch.no_grad() def p_sample_loop(model, shape): device = next(model.parameters()).device b = shape[0] # start from pure noise (for each example in the batch) img = torch...
The research on diffusion model is divided into the following three categories: (1) Classical Models; (2) Context-aware Models; (3) Deep learning-based diffusion Models. Table 1. Comparison of the properties of classical diffusion models. Classical diffusion modelCategoriesSocial networkSubmodularity...
最简单的一类扩散模型,是去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model),也就是常说的DDPM。DDPM的框架主要是由两篇论文建立起来的。第一篇论文是首次提出扩散模型思想的Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics。在此基础上,Denoising Diffusion Probabilistic Models对最早的扩散模型做出了...
而一些可解析的分布函数又难以表征比较复杂的数据分布。这篇文章从热力学扩散中得到灵感,提出一种扩散模型(diffusion model),把原始信息逐步扩散到一个简单明了并能解析计算的分布(比如正态分布),然后学习这个扩散(diffusion)过程,最后在进行反传(reverse diffusion),从一个纯噪声逐步恢复出原始信息。
28、CosmicMan: A Text-to-Image Foundation Model for Humans 提出CosmicMan,一种用于生成高保真人体图像的文本到图像基础模型。与当前困在人体图像质量和文本-图像不对齐困境中的通用基础模型不同,CosmicMan能够生成具有细致外貌、合理结构和精确文本-图像对齐的逼真人体图像,同时还提供详细的密集描述。CosmicMan关键在于...
Github 仓库 https://github.com/listenzcc/diffusion-model-learning 如何手搓扩散模型 何为扩散模型 扩散过程的简要原理 扩散模型对信号的理解 信号是方差为零的随机变量 信号是随机变量的一次采样 从协方差的角度理解扩散模型 基本假设 从协方差矩阵看简单与复杂 利用协方差重塑噪声 附录:协方差矩阵及其变换 扩...
扩散模型[1](diffusion model)通过逐步迭代的方式建立起高斯分布和数据分布的对应,将深度生成模型提升到了新的高度。扩散模型生成结果的细节准确性和样本丰富度都给人留下了深刻的印象。 然而,扩散模型需要成百上千次的迭代来得到最终的结果,巨大的计算开销阻碍了扩散模型的应用和落地。我们深入分析扩散模型的迭代公式...
In How Diffusion Models Work, you will gain a deep familiarity with the diffusion process and the models which carry it out. More than simply pulling in a pre-built model or using an API, this course will teach you to build a diffusion model from scratch. In this course you will: 1....