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~...
结论解读 DDPM的改进和加速:研究展示了通过几项修改,DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)能够显著加快采样速度,同时在对数似然上取得更好的表现,而对样本质量的影响很小。 似然性的提升:通过学习 Σθ 并使用 Lhybrid 目标函数来改进似然性,使得这些模型的似然性更接近其他基于似然的模型。 减少采样步骤:这...
Improved-DDPM Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models Abstract Denoising diffusion probabilistic models (DDPM) are a class of generative models which have recently been shown to produce excellent samples. We show that with a few simple modifications, DDPMs can also achieve competitive log-like...