https://www.assemblyai.com/blog/diffusion-models-for-machine-learning-introduction/
扩散模型(本文专指 Diffusion Model, DDPM)主要由三个部分构成:第一部分是正向扩散过程,也就是为图片x0逐次施加噪声的过程,对应着q(x0)∏t=1Tq(xt∣xt−1);第二部分是真实的反向重建过程,从一个接近高斯噪声的数据xT逐步去噪直到重新生成干净的图片,对应着q(xT)∏t=1Tq(xt−1∣xt,x0);这两部分是...
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...
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。 这样一个模型有什...
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 ...
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...
Diffusion Model扩散模型 1、扩散模型基本原理: 扩散模型包括两个步骤: 固定的(或预设的)前向扩散过程q:该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中,直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ:训练一个神经网络,从纯噪音开始逐渐去噪,直到得到一个真实图像。
diffusionmodel和其他模型最大的区别是它的latentcode(z)和原图是同尺寸大小的,当然最近也有基于压缩的latentdiffusionmodel[5],不过是后话了。一句话概括diffusionmodel,即存在一系列高斯噪声(T轮),将输入图片x_0变为纯高斯噪声x_T。而我们的模型则负责将x_T复原回图片x_0。这样一来其实diffusionmodel和GAN很像,...
对于Diffusion Model,给定文字输入,从某一分布(高斯分布)中采样一个高维向量作为输入,经过多次降噪操作,生成可识别的图片 2.2 训练过程 Denoise模块内部结构如下 input 当前步数、当前步待降噪的图片(后面会将text也作为输入) noise predictor 预测当前步的噪音,输入图片除去预测噪音产生输出降噪后的图片 ...