图像质量方面扩散模型相比生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)的一个主要优势是,它们在训练时使用简单高效的损失函数,并且能够生成高度逼真的图像。它们在紧密匹配真实图像分布方面表现出色,在这方面超越了GANs。这种熟练度归因于扩散模型中独特的机制,使得它们能够更精确地复制现实世界的图像。 训练稳定性方面生成扩...
扩散模型作为一种先进的生成模型,在过去几年里已经成为了机器学习领域的一个关键进展。自21世纪20年代以来,一系列具有里程碑意义的研究论文已经向世界证明了扩散模型的强大能力,尤其是在图像合成领域超越了传统的生成对抗网络(GANs)。其中最引人注目的例子是OpenAI发布的DALL-E 3,这是一个高级的图像生成模型,进一步展...
扩散模型(本文专指 Diffusion Model, DDPM)主要由三个部分构成:第一部分是正向扩散过程,也就是为图片x0逐次施加噪声的过程,对应着q(x0)∏t=1Tq(xt∣xt−1);第二部分是真实的反向重建过程,从一个接近高斯噪声的数据xT逐步去噪直到重新生成干净的图片,对应着q(xT)∏t=1Tq(xt−1∣xt,x0);这两部分是...
图像质量方面扩散模型相比生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)的一个主要优势是,它们在训练时使用简单高效的损失函数,并且能够生成高度逼真的图像。它们在紧密匹配真实图像分布方面表现出色,在这方面超越了GANs。这种熟练度归因于扩散模型中独特的机制,使得它们能够更精确地复制现实世界的图像。 训练稳定性方面生成扩...
扩散模型(Diffusion Models)是一种基于概率论的生成模型，最初源自物理学中的扩散过程理论，比如墨水在水中的扩散过程。在机器学习领域，这一概念被创造性地应用于数据生成任务，特别是图像和声音的合成。它们通过模拟一个从数据分布到简单噪声分布的逐渐“扩散”过程，然后通过学习逆过程来从噪声中重构出高质量的数据...
1 扩散模型(DM) 扩散模型(Diffusion Model)起源于非均衡热动力学(non-equilibrium thermodynamics),是一类基于概率似然(likelihood)的生成模型。 当前对扩散模型的研究主要围绕三种主流的实现: 去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models /DDPMs) ...
其中一种方法是“扩散模型”——一种从气体扩散的物理过程中获得灵感的方法,并试图在多个科学领域对同一现象进行建模。然而,在图像生成领域,它们的应用最近变得越来越明显。主要是因为我们现在有更多的计算能力来测试复杂的算法,这些算法在过去...
在论文中,扩散模型的训练过程如下 训练过程第2步 目的: 生成一张不带任何噪音的图片x0x0。 例如,下图中,红色框的图片就是不带任何噪音的图片。 公式讲解: q(x0)q(x0)表示x0x0的满足的分布为q(x0)q(x0),因此x0∼q(x0)x0∼q(x0)表示从分布q(x0)q(x0)中抽取一张图片x0x0。
扩散模型的原理 扩散模型是一类生成模型,它运用了物理热力学中的扩散思想,主要包括前向扩散和反向扩散两个过程。 生成模型 在深度学习中,生成模型的目标是根据给定的样本(训练数据)生成新样本。 首先给定一批训练数据X,假设其服从某种复杂的真实分布 p(x),则给定的训练数据可视为...