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...
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 VAE知识: https://blog.csdn.net/smileyan9/article/details/107362252?op...
其中μ~t(xt,x0):=α¯t−1βt1−α¯tx0+αt(1−α¯t−1)1−α¯txt,β~t:=1−α¯t−11−α¯tβt 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...
Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models TL; DR:iDDPM 分析了 DDPM 形式化和训练过程的一些不足,并提出了可学习方差、余弦噪声计划、非均匀的时间步采样策略等多项改进。 前置知识 本文是针对 DDPM 的改进,首先来回顾一下 DDPM 的细节。 定义 给定数据分布x0∼q(x0),我们通过一个联合分布q(x1,…...
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...
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。
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 ...
解决了，论文的版本不一样，有一版就不是等于x0了
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...