其实,扩散模型(Diffusion Model)正是Stable Diffusion中负责生成图像的模型。想要理解Stable Diffusion的原理,就一定绕不过扩散模型的学习。 在这篇文章里,我会由浅入深地对最基础的去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)进行讲解。我会先介绍扩散模型生成图像的基本原理,再用简单的数学语言对...
如今生成扩散模型的大火,则是始于 2020 年所提出的 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model),仅在 2020 年发布的开创性论文 DDPM 就向世界展示了扩散模型的能力,在图像合成方面击败了 GAN,所以后续很多图像生成领域开始转向 DDPM 领域的研究。 二、生成模型对比 先横向对一下最近比较火的几个生成模型 GAN、VAE...
扩散模型(Diffusion Models)发表以来其实并没有收到太多的关注,因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解。不过最近这几年正在生成模型领域异军突起,当前最先进的两个文本生成图像——OpenAI 的 DALL·E 2和 Google 的 Imagen,都是基于扩散模型来完成的。 如今生成扩散模型的大火,则是始于2020年所提出的 DDPM(Denoising D...
What are Diffusion Models? 小文刀不唠叨:Diffusion Model | (三)Langevin dynamics 编辑于 2024-05-19 11:28・IP 属地四川 深度学习(Deep Learning) 数据模型 扩散 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 ...
条件扩散 扩散模型是一种依赖先验的条件模型。在图像生成任务中,先验通常是文本、图像或语义图。为了获得这种情况的潜在表示,使用了一个transformer(例如CLIP),它将文本/图像嵌入到潜在向量` τ `中。因此,最终的损失函数不仅取决于原始图像...
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、和其他五大生成模型的关联以...
苏剑林. (Jul. 19, 2022). 《生成扩散模型漫谈(三):DDPM = 贝叶斯 + 去噪 》[Blog post]. Retrieved fromhttps://kexue.fm/archives/9164 DDPM:Ho, Jonathan, Ajay Jain, and Pieter Abbeel. “Denoising diffusion probabilistic models.” Advances in Neural Information Processing Systems 33 (2020): 684...
生成模型希望可以生成符合真实分布(或给定数据集)的数据。我们常见的几种生成模型有 GANs,Flow-based Models,VAEs,Energy-Based Models 以及我们今天希望讨论的扩散模型 Diffusion Models。其中扩散模型和变分自编码器 VAEs,和基于能量的模型 EBMs 有一些联系和区...
10、ViewDiff: 3D-Consistent Image Generation with Text-to-Image Models 3D资产生成正受到大量关注,受到最近文本引导的2D内容创建成功的启发,现有的文本到3D方法使用预训练文本到图像扩散模型来解决优化问题,或在合成数据上进行微调,这往往会导致没有背景的非真实感3D物体。 本文提出利用预训练的文本到图像模型作为先...
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、和其他五大生成模型的关联以...