论文链接:Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models 在前边两篇文章中我们学习了 DDPM 和DDIM,这篇文章介绍的是 Improved DDPM,是一个针对 DDPM 生成效果进行改进的工作。 虽然DDPM 在生成任务上取得了不错的效果,但如果使用一些 metric 对 DDPM 进行评价,就会发现其虽然能在 FID 和 Inception Score 上获得...
《Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models》是OpenAI提出的一个工作,对DDPM做了一些改进。具体论文细节可以参见 论文,今天就来看一下代码实现,在看代码细节之前,也会简单过一下论文的一些发现。学…
OpenAI这次还是很不错的,开源了代码。读论文可以更好的理解代码,读代码可以更好的理解论文。 摘要和简介 作者发现只需要一些简单的修改,DDPM就可以得到一个比较好的对数似然并且保持一个很高的样本质量。同时发现学习方差,可以减少前向的传播次数,作者表示50次左右。 作者通过参数重整化学习方差同时,一个结合VLB的混合...
IDDPM的paper是在DDIM之后提出的,虽然论文中说是"Parallel to our work, Song et al. (2020a) propose a fast sampling algorithm for DDPMs",但是IDDPM中提出的快速采样方法似乎和DDIM没有差别(只不过是把DDIM的 σt2=0 设为DDPM中的 σt2=β~t ),有没有“借鉴”DDIM很难判定哈哈。对于这样的Improving...
最终DDPM论文中的优化目标或者说损失函数为 Lsimple=Et,x0,ϵ[||ϵ−ϵθ(xt,t)||2] (Lsimple 可以看作是 Lvlb 的重新加权形式,且DDPM论文中指出优化 Lsimple 比直接优化 Lvlb 效果更好。) 此外DDPM使用的是固定方差 σ2 ,而且作者实验发现 σt2=βt 和σt2=β~t 的效果差不多。 改进方法...
论文阅读:proceedings.mlr.press/v 代码阅读:github.com/openai/impro 摘要 DDPM作为生成模型:DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)是一种生成模型,当时被证明能产生高质量的样本。 简单修改带来的提升:研究表明,通过一些简单的修改,DDPM不仅能保持生成高质量样本的能力,还能获得竞争性的对数似然值。 反向扩散过...
因此:很有必要思考怎样让DDPM在对对数似然的优化更进一步。 前期的实验结果发现,增加扩散步数 T ,可以有效提高对数似然的效果。 T从1000提高到4000,对数似然提高到3.77 1.1- 对协方差进行预测 DDPM降噪采样时的方差是固定的,固定为: Σθ(xt,t)=σt2I ,并且固定 σt=βt 但是很奇怪的是,在降噪的采样实验...
论文:Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models 摘要 去噪扩散概率模型(DDPM)是一类生成模型,最近已被证明能产生良好的样本。我们表明,通过一些简单的修改,DDPM也可以在保持高样本质量的同时实现具有竞争力的对数似然。此外,我们发现,反向扩散过程的学习方差允许以数量级更少的正向传递进行采样,样本质量差异可以忽略...