Diffusion Models 既然叫生成模型,这意味着 Diffusion Models 用于生成与训练数据相似的数据。从根本上说,Diffusion Models 的工作原理,是通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据,然后通过反转这个噪声过程,来学习恢复数据。 训练后,可以使用 Diffusion Models 将随机采样的噪声传入模型中,通过学习去噪过程来生成数据。也就是下...
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),该过程是未知...
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...
时间连续,输入离散:连续时间马尔可夫链(CTMC)、基于分数的连续时间离散扩散模型和 Blackout Diffusion 都是搭配了离散输入和连续时间 —— 这一设置通常的处理方式是将离散数据嵌入到欧几里得空间中,然后在该空间中对输入执行连续的扩散,例如 Analog Bits、Self-conditioned Embedding Diffusion 和 CDCD。 其它形式 最近...
Diffusion Models:生成扩散模型 当前的内容是梳理《Transformer视觉系列遨游》系列过程中引申出来的。目前最近在AI作画这个领域 Transformer 火的一塌糊涂,AI画画效果从18年的 DeepDream[1] 噩梦中惊醒过来,开始从2022年 OpenAI 的 DALL
Denoise Process:去噪过程。这一步中我们训练一个UNet架构的去噪模型,它吃 x_{t} 和t ,然后去预测噪声 \epsilon_{\theta} ,使得 \epsilon_{\theta} 逼近Diffusion Process对应步骤中采样的真值噪声 \epsilon_{t} 。这个过程中遵从的分布,我们记为 p_{\theta}(x_{t-1} | x_{t}) 。其中, \theta 表...
类似于文本到图像合成,我们使用数据集训练条件得分网络以捕获状态和动作之间的依赖性。在推理过程中,给定一个新的系统状态,我们使用学习到的条件扩散模型生成合理的动作。Diffusion-QL[114]进一步为条件扩散模型的训练添加了正则化,并尝试基于预先收集的数据集学习最优动作。
如果你尝试过目前最火的 AI 绘画工具之一 Stable Diffusion,那你就已经体验过扩散模型(diffusion model)那强大的生成能力。但如果你想更进一步,了解其工作方式,你会发现扩散模型的形式其实有很多种。 如果你随机选择两篇关于扩散模型的研究论文,看看各自引言中对模型类别的描述,你可能会看到它们的描述大不相同。这可能...
Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial目录0 前言1 扩散的基础知识1.1 高斯扩散1.2 抽象中的扩…
3、Diffusion model 前向扩散:在输入 x0 上逐步加噪声,一共加 T 次,最终变成一个真正的噪声,各向同性正态分布 逆向去噪:从最终的 xT 逐步恢复原图的过程,使用的是共享参数的 U-Net 结构 扩散模型发展历程: DDPM → improved DDPM → Diffusion beats GAN → GLIDE → DALLE2 → Imagen ...