扩散模型 / Diffusion model https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%89%A9%E6%95%A3%E6%A8%A1%E5%9E%8B 机器学习中,扩散模型或扩散概率模型是一类潜变量模型,是用变分估计训练的马尔可夫链。扩散模型的目标是通过对数据点在潜空间中的扩散方式进行建模,来学习数据集的潜结构。计算机视觉中,这意味着通过学习逆扩...
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。 最右边的蓝色圆圈xT则表示纯高斯噪声,对应下方的噪声图片。 最中间的蓝色圆圈xt则表示加了噪声的x0,对应下方加了噪声的狗子图片。 箭头下方的q(xt|xt-1)则表示一个以前一...
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。 最右边的蓝色圆圈xT则表示纯高斯噪声,对应下方的噪声图片。 最中间的蓝色圆圈xt则表示加了噪声的x0,对应下方加了噪声的狗子图片。 箭头...
所以,Diffusion Model 的运作过程实际上是: ▲图6:Diffusion Model 的基本原理。需要注意的是,「基础图像规律」、「引导规律」、「编码器」等都是为了方便理解创造的概念,在 Diffusion Model 并不是以此为依据划分网络模块 「基础图像规律」和「引导规律」编码于神经网络的参数中,与人画图所掌握的规律(如何构图、使...
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。 最右边的蓝色圆圈xT则表示纯高斯噪声,对应下方的噪声图片。 最中间的蓝色圆圈xt则表示加了噪声的x0,对应下方加了噪声的狗子图片。
前言 最近 AI 绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model(扩散模型),虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识,但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。
The denoising process used by Stable Diffusion. The model generates images by iteratively denoising random noise until a configured number of steps have been reached, guided by the CLIP text encoder Stable Diffusion系列在SD 3之前的模型都使用了一种扩散模型(DM),称为潜在扩散模型(LDM),由慕尼黑路德维希...
作者将此时diffusion model称之为denoising diffusion implicit model(DDIM)。此时的采样递推公式 \begin{aligned} x_{t-1} &= \sqrt{\overline{\alpha}_{t-1}} \underbrace{ \frac{x_t - \sqrt{1 - \overline{\alpha}_{t}}\boldsymbol{\epsilon}_\theta(x_t, t)} {\sqrt{\overline{\alpha}_{...
最简单的话来说就是:它先将特征张量进行高斯噪声处理,整个过程就跟马尔科夫链有些类似,然后再将已经满是高斯噪声的张量一步步进行降噪处理,最后得到我们想要的图。 (ps:所有的推算均不展示,想了解的可以去看看原论文) 先看看前向传播过程: 这里的x0表示原始数据,就比如图中的修苟,可以看到越往后面,噪声越大,...
solubility-diffusion model) Meyer Overton rule A clinical rule which predicts membrane permeabilities from the molecule's oil-water partition coefficient, and indicates a strong correlation between anaesthetic potency and hydrophobicity (i.e., an anaesthetic’s potency and lipid solubility correlate). ...