Score-based SDE 扩散生成模型从入门到出师系列(三):全力攻陷似然(likelihood)计算与条件生成的防御门 写在出师前 本文作为本系列的出师篇(终篇),在内容上比起前两篇会更偏应用层面,也更好玩。 主要内容分为两部分。第一部分介绍如何利用 probability flow ODE 对真实图片样本计算 likelihood(似然),同时也详细解析...
Score-based SDE 扩散生成模型从入门到出师系列(一):用随机微分方程建模图像生成任务并统一分数和扩散模型 CW不要無聊的風格 “享”天地之美,析万物之理。 120 人赞同了该文章 目录 收起 导航栏 一上来先吹水 来点正经的——文章内容安排 这篇论文讲了什么...
Score-based SDE 扩散生成模型从入门到出师系列(三):全力攻陷似然(likelihood)计算与条件生成的防御门 前情回顾 上一篇内容主要围绕 SDE 对图像生成任务的建模过程,同时分析了为何 分数模型(SMLD) 和 扩散模型(DDPM) 实质上是两种 SDE 的数值离散形式。在吹水的同时,CW 也相应在每部分给出对应的代码实现,最后还...
这需要通过训练模型来估计它的值,从而把相应逆向SDE、概率流 ODE 的内容具体化。从这个角度来说,训练模型就是在列方程(训出方程的系数),而生成则是在解方程。 对于噪声项g(x,t)与 x 无关的 SDE:dx=f(x,t)dt + g(t) dw, 逆时 SDE 与 概率流 ODE 会简化为: \begin{cases} dx = [f(x,t) ...