Improved DDPM 主要是针对 DDPM 的训练过程进行改进,主要从两个方面进行改进: 不使用 DDPM 原有的固定方差,而是使用可学习的方差; 改进了加噪过程,使用余弦形式的 Scheduler,而不是线性 Scheduler。 可学习的方差 我们知道 DDPM 规定了一系列固定的 βt 作为方差,并且将 σt2 分别取为 σt2=βt 和σt2=β~...
Improved DDPM。OpenAI发表于ICML'21年的工作。 核心idea就是在逆向过程中学习方差,这样可以将前向加噪步数降低一个数量级,同时不影响生成质量。 原始DDPM是取固定方差β,网络直接学习噪声,从噪声预测出均值而本工作推导了更一般的形式,将方差也作为一个预测对象,并推导出方差的下界和上界正是 βt~ 和βt ,基于...
DDPM是一步一步的往上采样,这里有一个strided sampling schedule,也就是每次网上采样100步,参数都没变化。个人感觉没啥意义。 zbloom:扩散模型笔记1-概述/发展 参考:v=kuUAvTh8Zxk
DDPM 定义 这个部分,作者直接用了一个类去写,写得非常好:improved_diffusion/gaussian_diffusion.py 结合文章和代码去理解这个DDPM 给一个x0, 定义这个前向过程q,每次加一个高斯噪声: 公式1: 表达这个从x0,生成x1到xT的概率。因为是马尔可夫链,就是已知前一时刻,求后一时刻的概率的连乘。 公式2:已经知道前一...
DDPM 中还指出,式 (2) 所定义的前向加噪过程中是相邻单步的加噪,实际上从原始数据x0开始,可以直接完成任意多步加噪。记αt:=1−βt,α¯t:=∏s=0tαs,边缘分布可重写为: q(xt|x0)=N(xt;α¯tx0+(1−α¯t)I) xt=α¯tx0+1−α¯tϵ,ϵ∼N(0,I) ...
解决了，论文的版本不一样，有一版就不是等于x0了
作者指出,对于DDPM而言,采样过程最初的几步对于优化变分下界的作用最重要。视觉效果上就表现在,如果把DDPM采样过程每一步直接计算得到的结果 $x_0$ 输出出来的话,会发现最开始50步左右的采样基本上就可以得到比较好的 $x_0$,当然实际采样过程是每一步得到 $x_t$ 。而 $\beta_t$ 和 $\tilde{\beta}_t$...
虽然DDPM的FID和IS指标可以很高,但它们的对数似然(log-likelihoods)比不过之前的一些模型。对数似然是生成模型中广泛使用的度量指标,通常认为优化对数似然迫使生成模型能够拟合数据分布的所有模式,对数似然的微小变化可能会对样本质量和学习的特征表示产生重大影响。
Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models(IDDPM)是OpenAI团队对DDPM的改进版本,发表于 ICML 2021。废话不多说,我们直接指出IDDPM的主要improve在哪里! 1. 引入可以学习的方差 \Sigma_\theta(x_t,t) …
这篇论文介绍了如何去改进DDPM,所以在了解这之前还要去了解什么是DDPM。 这里就不套娃了,DDPM往上的讲解还蛮多的 需要的知识: 俩篇推荐的阅读的论文 Autoregressive Denoising Diffusion Models for Multivariate Probabilistic Time Series Forecasting Series Forecasting与DDPM原文 Denoising Diffusion Probabilistic Models VA...