接下来借助李宏毅老师的图总结一下,DDPM是一个生成模型,它的目标是通过参数估计去逼近出真实的图像数据集的分布p(x_0),当拟合出这样一个分布时,就可以从分布中采样随机得到一张图像,实现AI生图,所谓的分布,其实也可以看成广义的函数,于是DDPM的作者利用一个神经网络去拟合这个函数。 DDPM的流程可以分为{正向加噪...
目前,如火如荼的扩散模型,大都是基于2020你那的开山之作:, DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models(去噪扩散概率模型),和GAN相比,DDPM是对加噪图像进行拟合,并通过反向去噪过程生成原始图片。 二、 Diffusion工作流程 1. 训练流程 训练数据X0:原始RGB图像; 训练标签(label/target): 生成的随机高斯噪声(符...
代码地址1:https://github.com/hojonathanho/diffusion(论文对应代码 tensorflow) DDPM基本原理 DDPM(Denoising Diffusion Probalistic Models)的目标是学习训练数据的分布,产出尽可能符合训练数据分布的真实图片。训练过程分为两步: Diffusion Process (又被称为正向扩散) 如下图,正向扩散的过程进行了1000步的加噪,每...
《AIGC原理与实践》第11章 扩散模型--从建楼-拆楼视角理解DDPM, 视频播放量 446、弹幕量 1、点赞数 8、投硬币枚数 6、收藏人数 52、转发人数 7, 视频作者 wumg3000, 作者简介 ,相关视频:《AIGC原理与实践》第11章 扩散模型--关键技术,《AIGC原理与实践》第11章 扩散模型-
AIGC基础:从VAE到DDPM原理、代码详解 ©作者 |王建周 单位|来也科技AI团队负责人 研究方向 |分布式系统、CV、NLP 前言 AIGC 目前是一个非常火热的方向,DALLE-2,ImageGen,Stable Diffusion 的图像在以假乱真的前提下,又有着脑洞大开的艺术性,以下是用开源的 Stable Diffusion 生成的一些图片。
在AI生成内容的领域，AIGC（人工智能生成内容）如DALLE-2和Stable Diffusion凭借其逼真的图像和创新的艺术性吸引了广泛关注。这些模型背后的关键技术是Diffusion Model，要深入学习这个方向，理解从基础的AE（自编码器）到高级的DDPM（denoising diffusion probabilistic model）的演变路径是至关重要的。本文将...
手动实现一个扩散模型DDPM 扩散模型是目前大部分AIGC生图模型的基座,其本质是用神经网络学习从高斯噪声逐步恢复图像的过程,本文用python代码从零开始构建了一个简单的扩散模型。 一、理论部分 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models) 是一种在生成对抗网络等技术的基础上发展起来的新型概率模型去噪扩散模型,与其他...
DDPM只是Diffusion这个故事的开篇。目前,已有无数的研究人员被其背后瑰丽的世界所吸引,纷纷投身其中。在不断优化模型的同时,也逐渐开发了Diffusion在各个领域的应用。 其中,包括了计算机视觉领域的图像优化、inpainting、3D视觉,自然语言处理中的text-to-speech,AI for Science领域的分子构象生成、材料设计等,更有来自斯坦...
总结:DDPM之所以要这么多的采样步长,是为了使得去噪过程 q ( x t − 1 ∣ x t ) q(x_{t-1}|x_t) q(xt−1∣xt)为高斯分布。如果采样步长较大,那么 q ( x t − 1 ∣ x t ) q(x_{t-1}|x_t) q(xt−1∣xt)的分布就复杂了,而DiffusionGAN就用一个GAN去直接学习...
device: torch.device = DeviceConfigs() # $\textcolor{lightgreen}{\epsilon_\theta}(x_t, t)$ 的 U-Net 模型 eps_model: UNet # [DDPM 算法](index.html) diffusion: DenoiseDiffusion # 图像中的通道数。RGB 为 $3$。 image_channels: int = 3 # 图像尺寸 image_size: int = 32 # 初始特征...