Part1: score matching的概念——score function不一定出现在diffusion model中 ——score matching避免了归一化的计算,也可以让模型分布逼近数据分布 ——1.对数梯度的优化可以校正非标准的概率模型 2.对数梯度可以在计算期望的时候,用梯度把概率给消了。 参考文章:Estimation of Non-Normalized Statistical Models by ...
事实上,相关作者将其称之为score function,可能仅仅是因为他们受到了统计学中score function的启发。从Hyv¨arinen, Estimation of Non-Normalized Statistical Models by Score Matching(2005)开始,到DSM,再到现今的scored-based model以及DDPM、LDM,CS人将对数似然函数中对theta的梯度变成了对数密度函数中对x的梯度,...
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和其他生成模型的结合...
而第三种 score-matching 的角度可以参照 SongYang 博士的系列论文 [5] 来看。里面的优化函数的形式用的是第三种。 什么是 Diffusion Model 前向Diffusion 过程 Diffusion Model 首先定义了一个前向扩散过程,总共包含T个时间步,如下图所示: 最左边的蓝色圆圈x0表示真实自然图像,对应下方的狗子图片。 最右边的蓝色...
『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...
2.2.2 Denoised Score Matching 3. Improved Algorithms 当今diffusion model面临的主要问题是采样缓慢以及计算消耗过大。对于现有的Improved algorithms,本文根据改进方式将现有方法分为四类:分别是训练方式的改进、无训练采样、混合模型改进、以及score与diffusion的统一。对于每个大类,文章细化分类,在描述改进思想的介绍之...
在他看来，直到斯坦福大学Yang Song等在Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations中，才首次揭示了diffusion model的连续版本对应的数学背景。并且将统计机器学习中的denoising score matching方法与DDPM中的去噪训练统一起来。更多细节过程可以参考文末链接中的论文详情。那么接下来需要探讨的一...
在他看来,直到斯坦福大学Yang Song等在Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations中,才首次揭示了diffusion model的连续版本对应的数学背景。 并且将统计机器学习中的denoising score matching方法与DDPM中的去噪训练统一起来。 图源:量子位 ...
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模...
训练过程采用连续加权的Fisher divergence，通过denoising score matching或sliced score matching优化模型，得到的score-based model可以生成接近原数据分布的新样本。在采样过程中，宋飏博士提出了结合SDE求解器和MCMC采样的方法，如Predictor-Corrector samplers，这使得模型的性能得到了显著提升。他还展示了将SDE...