目前基于diffusion model的生成模型也和上述两个过程类似,只是将原始数据分布到先验分布的转移分成了多个时间步,可以视作2个随机过程。 SongYang博士从Itô型随机微分方程(Stochastic Differential Equation)的角度对扩散模型的前向、后向过程进行建模,并用该理论框架统一了DDPM][1]和SMLD[2],下面来看SDE是如何统一DDPM...
基本思路就是,在反向过程的每一步中,先通过任意的 SDE 求解器(Predictor)选择一个合适的步长 \Delta t<0,并预测出来该步长下的下个采样结果;然后通过任意一种仅依赖 score function 的 MCMC 过程(Corrector,如 Langevin dynamics,Hamiltonian Monte Carlo),基于 score-based model s_{\theta}(\mathbf{x},t),...
本综述(Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications)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...
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...
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...
这篇工作提出了基于“score”的生成式模型,和DDPM扩散模型有着千丝万缕的联系,后面宋飏博士发表中 ICLR2021 上的另一篇工作将 NCSN 和 DDPM 在 SDE 视角下进行了很好的统一。 宋飏博士在博客中提到,score-based generative model 的主要优点是: 有媲美 GAN 的生成质量,但是不需要对抗训练...
在DDIM的基础上,gDDIM将SDE框架中具有不同类型内核的隐性扩散,包括DDPM、DDIM和critically-damped Langevin diffusion(CLD)概括为DDIM家族,通过相应的ODE和SDE求解器实现了隐性扩散模型的加速。与上述不同的是,INDM 通过将非线性扩散过程归一化为线性隐空间扩散,实现了隐性机制。
Args: score_model: s_\theta(x,t) marginal_prob_std: A function that gives the standard deviation of the perturbation kernel. diffusion_coeff: The \beta. A function that gives the diffusion coefficient of the SDE. eps: The smallest time step for numerical stability. Returns: Samples. """...
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。 扩散模型包括两个相互...
在采样过程中,根据是否添加额外的噪声,可以将扩散模型分为两类:一类是扩散随机微分方程模型(Diffusion SDE),另一类是扩散常微分方程(Diffusion ODE)。两种模型的训练目标函数都一样,通过最小化与噪声的均方误差来训练一个“噪声预测网络”: 基于Diffusion SDE 的采样过程可以视为离散化如下随机微分方程: 并且[4] 中...