Diffusion Model基于马尔科夫链,如图所示。从 x0 到xT 的过程是Diffusion的前向过程,图像慢慢扩散至随机高斯噪声,其中每一步的随机过程为 q(xt|xt−1) ,这个过程由我们自己定义,是已知的。从 xT 到x0 的过程是Diffusion的逆向过程,图像慢慢从高斯噪声逆熵为正常图像,其中每一步的随机过程为 q(xt−1|xt)...
通过这个逆向扩散过程,扩散模型能够通过从简单分布中的一个点开始,逐步将其扩散到期望的复杂数据分布,从而生成新的数据样本。生成的样本与原始数据分布有着惊人的相似性,使得扩散模型成为图像合成、数据补全和去噪等任务的有力工具。 参考来源: https://encord.com/blog/diffusion-models/ https://arxiv.org/pdf/22...
1. 前向过程 首先从前向过程说起,就像许多视频和博客中介绍的一样,扩散模型的扩散过程可以类比于将一滴墨水(噪声)滴入清水(原始信号)中,墨水扩散与清水混合在一起,反复多次滴入墨水后,最终会得到浑浊的黑水(纯噪声)。在DDPM论文中,扩散模型以图像为起点,整个扩散过程在像素空间中进行。在LDM(Latent Diffusion Mo...
一些值得注意的方法包括使用步长采样以减少反向步骤[64, 68, 94],用常微分方程(ODE)或DDIM(去噪扩散隐式模型)替换反向SDE(3)[65, 70, 71],使用预训练的VAE提取低维数据表示,然后实施扩散过程——称为潜在扩散[66],训练蒸馏和一致性模型[67, 69, 97],以及修正流[73]。这些方法在高度微调的扩散模型中得到...
首先,我们先从概念的方面了解一下什么是扩散模型;扩散模型是图像生成模型的一种,有别于此前AI领域大名鼎鼎的GAN,VAE等算法,扩散模型另辟蹊径,其主要思想是一种先对图像增加噪声,再逐步去噪的过程,其中如何去噪还原图像是算法的核心部分;而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。
扩散模型的导火索,是始于2020 年所提出的DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)。在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前,让我们先看看现有生成式人工智能的一些发展,也就是DDPM的一些基础研究: VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程...
首先,我们先从概念的方面了解一下什么是扩散模型;扩散模型是图像生成模型的一种,有别于此前AI领域大名鼎鼎的GAN,VAE等算法,扩散模型另辟蹊径,其主要思想是一种先对图像增加噪声,再逐步去噪的过程,其中如何去噪还原图像是算法的核心部分;而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。
研究领域:生成扩散模型,机器学习,统计热力学,对称性破缺,相变,随机绝热变换,自由能 Luca Ambrogioni丨作者 管绍华 | 译者 论文题目:The Statistical Thermodynamics of Generative Diffusion Models: Phase Transitions, Symmetry Breaking, and Critical...
扩散模型(Diffusion Model)是一种深度学习模型,主要用于生成高质量的艺术作品。这种模型通过模拟物理过程中的扩散现象,将随机噪声逐渐转换为复杂的图像或其他类型的艺术作品。 1.2 扩散模型的历史与发展 扩散模型起源于物理学的扩散理论。随着深度学习技术的发展,扩散模型逐渐成为图像生成领域的重要工具。近年来,研究人员提...
进行了链式解析等等,而扩散模型创造性地通过扩散过程构建了一个精巧的建模方式 如何根据样本从而训练估计模型中的参数 θ? 显式生成模型使用的训练准则为极大似然法,这里具体分为两类:第一类是似然函数方便处理,因此直接对似然函数本身直接进行优化的精确推断方法(例如流模型,自回归模型);第二类是似然函数难以处理,比如...