首先diffusion model 是一种生成式模型(generative model),可以用来生成文字、图像、视频等。与之对应的是判别式模型(discreminative model),比如图片分类、人脸识别等。 常见的判别式模型有下图所示的这几大类。GAN 是之前的 SOTA,不过它训练不太稳定,生成的内容缺乏多样性。VAE 的缺点是使用的是 surrogate loss,不...
在这样的背景下,Diffusion Model 应运而生。它基于一个优雅的思想:通过逐渐添加高斯噪声将数据转换为近似纯噪声,然后学习逆转这个过程,将噪声逐步恢复成新的数据样本。 Diffusion Model 的优势在于: 生成质量高: Diffusion Model 在图像生成方面表现出色,能够生成高质量、高分辨率的图像。 训练稳定性好: 相比GAN,Diffus...
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1定义Diffusion Model是一种生成模型，通过模拟物理扩散过程来逐步生成数据。生成过程直观、可控计算复杂度...
扩散(Diffusion)对于人能智能而言,是一个借用的概念。在热力学中,它指细小颗粒从高密度区域扩散至低密度区域的过程。在统计学领域,这一术语则指将复杂的分布转换为简单分布的过程。 Diffusion Model 定义了一个概率分布转换模型,它的前向传播过程,可以将一个复杂的分布转换为了一个标准正态分布。
而如此能力背后的关键，便是Diffusion Model。它的研究最早可以追溯到2015年，当时，斯坦福和伯克利的研究人员发布了一篇名为Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics的论文：但这篇研究和目前的Diffusion Model非常不一样；而真正使其发挥作用的研究是2020年，一项名为Denoising Diffusion Probabilistic ...
5. Variational Diffusion Model 下面我们就会以变分自编码器的视角来介绍扩散模型！既然是变分自编码器的...
扩散模型(Diffusion Model)详解:直观理解、数学原理、PyTorch 实现 在过去的大半年里,以Stable Diffusion为代表的AI绘画是世界上最为火热的AI方向之一。或许大家会有疑问,Stable Diffusion里的这个"Diffusion"是什么意思?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...
TDSTF: Transformer-based Diffusion probabilistic model for Sparse Time series Forecasting(2023) 这篇文章将扩散模型应用到ICU中的关键信号提取。文中的核心一方面是对于稀疏不规则的医疗时序数据的处理,使用value、feature、time三元组表示序列中的每个点,对确实值部分使用mask。另一方面是基于Transformer和扩散模型的预...
Diffusion Model的原理基于熵增定律,即系统的熵(混乱度)会随时间增加。在Diffusion Model中,首先给一幅图片增加噪声,让其变得极其混乱,然后训练模型将混乱的照片变回有序(实现图片生成)。这个过程可以分为两个阶段:前向过程和反向过程。 前向过程(加噪):在前向过程中,模型不断往输入数据中增加噪声,直到数据完全变...