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:已经知道前一时刻分布,...
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 Σθ(xt,t): 在DDPM中,直接使用的是固定的方差 σt2I ,至于取值使用了两种,一种是计算得到的 β~t ,一种是前向过程中加入...
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,…...
优化目标函数:在学习图像均值的同时,同步学习噪声的方差。这一步骤提高了模型在数据生成过程中的精度和效率。 调整扩散过程中的噪声添加比例:优化了噪声添加的比例,使得扩散过程更适应不同分辨率和质量的图像。 引入重要性抽样技术:应用了一种对扩散步长时间的重要性抽样技术,这有助于提高采样效率和生成质量。 采用快速...
arange(num_diffusion_timesteps - 1, -1, -1) 可学习的方差 实现可学习方差非常简单,只需要把原来的 3 通道输出直接改成 6 通道就可以了,前三个通道表示学习的均值,后三个通道表示学习的方差: from diffusers import UNet2DModel model = UNet2DModel( sample_size=config.image_size, in_channels=3, ...
变分下界VLB(对应NLL对数似然)就负责约束上述设计的协方差。 ——所以就通过引入一个参数v,就实现了参数化,也就可以使用神经网络来学习。 思路二:优化噪声流程 作者发现对于低分辨率的图像,diffusion处理之后仍然会有过多的噪声。 对于beta参数还进行了限制,防止出现奇异解。
# 首先输入x0时刻的真实图像,然后产生一堆高斯噪声 # 根据公式利用噪声计算出xt时刻的图像 # 这时我们向模型中输入xt和t得到预测的噪声 # 计算出t时刻正态分布的均值和方差 # 计算出我们预测的t时刻正态分布的均值和方差 # t=0:计算两者之间的kl散度;t=1:计算两者之间的负对数似然(也就是VLB损失) # compu...
标题:用树形结构学习改进方差网络的不确定性量化 链接:https://arxiv.org/abs/2212.12658 作者:Wenxuan Ma,Xing Yan 机构: approximation computation is neededBoth the authors are with the Institute of Statistics and Big Data, RenminUniversity of China (e-mail ...
解决方案:IT3D提出了扩散-生成对抗网络(Diffusion-GAN)双重训练策略。通过使用扩散模型的去噪能力和对抗损失,IT3D在细节和一致性之间取得平衡。具体来说,在训练过程中,扩散模型消除多视角图像生成过程中的噪声,并保留细节信息,而对抗损失则约束3D模型的整体一致性。 论文原文:“We propose an innovative Diffusion-GAN ...
我们引入了一种联合优化策略,通过协同非刚性对齐过程来细化高斯和可变形表面。 提出了一种新颖的距离度量,splat-to-surface,通过考虑高斯位置和协方差来改善对齐。 表面信息还用于合并世界空间致密化过程,从而实现卓越的重建质量。 我们的实验分析表明,所提出的方法在新颖的视图合成中与其他高斯喷射技术以及在生成具有高...