在讨论VAE之前,我们先借鉴下Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective中提到的一个寓言故事。 Allegory of the cave 这个寓言故事大致在描述,把一群人如图所示的关起来,永远只能看岩壁上的二维画面,这个二维画面的影像是外部三维世界的物体经过一个固定的火把后在岩壁上的投影。岩壁上二维的画面显然是由...
思考VAE的过程,需要将x通过encoder映射到一个简单的正态分布上,VAE是直接通过网络实现这个过程的。而dm则是基于noiseforward diffusion process,不停地给x样本施加一个正态噪声,构建一连串的样本序列x1,x2...xT,当T很大的时候,xT就接近于一个各向同性的正态分布了。 第二个式子用马尔可夫性,然后做联合分布即可得...
论文标题:TRANSFORMER-MODULATED DIFFUSION MODELS FOR PROBABILISTIC MULTIVARIATE TIME SERIES FORECASTING(ICLR2024) 本文提出了一种Transformer MODULATED扩散模型(TMDM),将条件扩散生成过程与Transformer统一到一个框架中,以实现MTS的精确分布预测。TMDM利用Transformer的强大能力从历史时间序列数据中提取关键信息。这些信息随后...
由于训练的便捷性、可扩展性和高样本质量，扩散模型（Diffusion Models, DMs）已成为生成建模的首选方法，...
文末下载包里面有安装教程,大家如果有需要自行下载就可以了。Stable Diffusion 是基于 Latent Diffusion Model(LDM)的,LDM 是一款顶尖的文转图合成技术。在了解 LDM 的工作原理之前,让我们先看看什么是扩散模型以及为什么我们需要 LDM。扩散模型(Diffusion Models, DM)是基于 Transformer 的生成模型,它采样一段数据(...
本文(https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf)将训练分为两个不同的阶段:首先,训练一个自动编码器,它提供一个在感知上与数据空间等价的低维(因此是有效的)表示空间。重要的是,因为在学习得到的潜在空间中训练dm。这种方法称为“潜扩散模型(Latent Diffusion Models,ldm)”。
扩散模型(Diffusion Models, DM)是基于Transformer的生成模型,它采样一段数据(例如图像)并随着时间的推移逐渐增加噪声,直到数据无法被识别。该模型尝试将图像回退到原始形式,在此过程中学习如何生成图片或其他数据。 DM存在的问题是强大的DM往往要消耗大量GPU资源,而且由于序列化评估(Sequential Evaluations),推理的成本相当...
本文首先提出了diffusion model改进算法的细化分类与深度解析,同时对diffusion model的应用进行了系统的回顾,最后率先汇总领域内benchmarks。这也促进了后续工作《Diffusion Models: A Comprehensive Survey Of Methods and Applications》在9.7之后的改进。 文章链接:https://arxiv.org/abs/2209.02646 ...
3、Balancing Act: Distribution-Guided Debiasing in Diffusion Models 扩散模型(DMs)会反映训练数据集中存在的偏差。在人脸情况下尤为令人担忧,DM更偏爱某个人口群体而不是其他人口群体(例如女性比男性)。这项工作提出一种在不依赖于额外数据或模型重新训练的情况下对DMs进行去偏置的方法。
时间来到2020年,基于前人的思想,提出了DDPM模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models),相对于基础的扩散模型,作者结合了扩散模型和去噪分数,来引导训练以及采样的过程,带来了生成图像样本适量的提升,使其在训练更简单稳定的条件下,最后的结果可以和GAN模型相当。