苏剑林老师在博客中给出了另一种通过倒退证明 DDPM 和 NCSN 可以被 SDE 概括的思路,详见 相关博客。 Reference Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution | Yang Song What are Diffusion Models? | Lil'Log What's the score? – Review of latest Score Based Generative Modeling ...
这里同样推荐苏剑林的系列文章，如生成扩散模型漫谈（五）：一般框架之SDE篇。我建议在学习这些文章时，除...
生成扩散模型漫谈(一):DDPM = 拆楼 + 建楼 生成扩散模型漫谈(二):DDPM = 自回归式VAE 生成扩散模型漫谈(三):DDPM = 贝叶斯 + 去噪(推荐,建议直接看这一篇) 生成扩散模型漫谈(四):DDIM = 高观点DDPM 生成扩散模型漫谈(五):一般框架之SDE篇 ... 知乎: 轻松学习扩散模型(diffusion model),被巨怪踩过的脑...
一、Diffusion的理论分析 可以参考苏剑林的博客,里面有关于Diffusion的详细理论分析和推导,虽然看起来有点吃力,但是还是比较系统和全面的。 生成扩散模型漫谈(一):DDPM = 拆楼 + 建楼 生成扩散模型漫谈(一):DDPM = 拆楼 + 建楼kexue.fm/archives/9119 2. 生成扩散模型漫谈(二):DDPM = 自回归式VAE https...
苏剑林苏神的一系列文章，生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼 Stanley Chan, Tutorial on ...
前者把扩散模型和数学里的随机微分方程(SDE)关联了起来,而后者试图建立一种更一般的扩散模型的数学模型。这里同样推荐苏剑林的系列文章,如 生成扩散模型漫谈(五):一般框架之SDE篇。我建议在学习这些文章时,除了看其中的数学推导外,还需要着重思考这些新模型的意义是什么,它们能够怎样提升现有模型的性能。 与扩散模型...
还可以看看OpenAI研究员Lilian Weng的博客：Lil'Log和苏剑林的博客：科学空间|Scientific Spaces。其实如果...
具体的推导依然可以参考苏剑林老师的文章。而从上式不难看出,该分布的均值是一个关于 x_{0} 与x_{t} 的函数,而 \tilde{\beta_{t}} 则是一个常数。于是,我们就从式(5)的拟合一个分布,变成式(7)拟合均值了,这就大大简化了问题,因为需要优化的部分中不再有 x_{t-1} 。这样我们只需要得到 x_t 就...
具体的推导依然可以参考苏剑林老师的文章。而从上式不难看出,该分布的均值是一个关于 x_{0} 与x_{t} 的函数,而 \tilde{\beta_{t}} 则是一个常数。于是,我们就从式(5)的拟合一个分布,变成式(7)拟合均值了,这就大大简化了问题,因为需要优化的部分中不再有 x_{t-1} 。这样我们只需要得到 x_t 就...
如果我们用的是 DiffusionSDE(VP-SDE),那么神经网络要拟合的未知项就是 scaled score function。将 reverse SDE 一阶离散用 Euler 求解就是 DDPM,将 reverse ODE 一阶离散用 Euler 求解就是 DDIM,将 reverse SDE/ODE 的线性部分求精确解,非线性部分取泰勒展开k阶估计就是k阶 DPM-Solver。训练一个神经网络我们...