https://www.assemblyai.com/blog/diffusion-models-for-machine-learning-introduction/
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...
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。 1 『什么是 Diffu...
本代码遵循典型的 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)框架,整体分为U-Net 模型(用于去噪)、GaussianDiffusion 类(提供前向扩散和反向采样逻辑)以及数据集和训练器等部分。U-Net 负责在不同尺度下对图像特征进行编码与解码,以预测在每个时间步中加入的噪声;GaussianDiffusion 封装了核心公式与超参数,包括 beta...
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...
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...
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。
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。
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...