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...
https://www.assemblyai.com/blog/diffusion-models-for-machine-learning-introduction/
最近AI 绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model(扩散模型),虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识,但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 什么...
1.2 Diffusion Model 扩散模型与GAN模型一样,也是输入随机噪声数据,生成"真实"的数据样本,如下图为Diffusion Model的处理示意图,通过一步一步的去噪,将一个高斯噪声转换为"真实"图像 。所以,通过下图我们也能提前知道Diffusion Model的推理生成过程是N步迭代推理生成,而不是像GAN模型一步到位。那么Diffusion Model是如...
Diffusion前向过程所谓前向过程,即往图片上加噪声的过程。虽然这个步骤无法做到图片生成,但是这是理解diffusion model以及构建训练样本GT至关重要的一步。给定真实图片x0∼q(x)x0∼q(x),diffusion前向过程通过 TT 次累计对其添加高斯噪声,得到 x1,x2,...,xTx1,x2,...,xT,如下图的qq过程。这里需要给定...
评论排行榜 1. 四、扩散模型(Diffusion Model)的推理过程(1) 最新评论 1. Re:四、扩散模型(Diffusion Model)的推理过程 你好,我想问一下,训练的时候Noise Predicter的输出是t时刻加入的噪音总和。那么在推理的时候比如当前t=999,Noise Predicter预测的是t=999时的1-999时刻的噪声总和... --afafas...
https:///chq1155/A-Survey-on-Generative-Diffusion-Model 0. Abstract 深度学习在生成任务中显示出巨大的潜力。生成模型是类可以根据某些隐含的参数随机生成观察结果的模型。最近,扩散模型凭借其强大的生成能力,成为生成模型的一大热门。已经取得了巨大的成就。除了计算机视觉、语音生成、生物信息学和自...
diffusion model 代码pytorch 深入理解扩散模型与PyTorch实现 引言 扩散模型(Abstract Diffusion Models)是一种近年来在生成任务中表现出色的模型。它通过模拟数据分布的渐进过程,逐步将噪声样本转化为高质量的样本。与生成对抗网络(GAN)等传统生成模型不同,扩散模型采用的是逐步采样的策略,具有更加稳定的训练过程和更高的...
Diffusion Model (扩散模型) 是一类生成模型,和 VAE (Variational Autoencoder,变分自动编码器)、GAN (Generative Adversarial Network, 生成对抗网络) 等生成网络不同的是:扩散模型在前向阶段对图像逐步施加噪声, 直至图像被破坏变成完全的高斯噪声,然后在逆向阶段学习从高斯噪声还原为原始图像的过程。
Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 这些模型的共同之处在于它们都使用了三个模块来生成图像: 首先,通过 Text Encoder 模块,将输入的文本编码成为一个表征向量。 然后,Generation Model 模块会利用这个表征向量生成一个图像表征向量,可以把它看作是图像的压缩版本。