本文基于The Annotated Diffusion Model 原理部分 扩散模型:和其他生成模型一样,实现从噪声(采样自简单的分布)到数据样本的转换。 扩散模型的两个步骤: 一个固定的(预先定义好的)前向扩散过程 q :逐步向图片增加噪声直到最终得到一张纯噪声。 一个学习得到的去噪声过程 pθ(a learned reverse denoising diffusion ...
首先diffusion model 是一种生成式模型(generative model),可以用来生成文字、图像、视频等。与之对应的是判别式模型(discreminative model),比如图片分类、人脸识别等。 常见的判别式模型有下图所示的这几大类。GAN 是之前的 SOTA,不过它训练不太稳定,生成的内容缺乏多样性。VAE 的缺点是使用的是 surrogate loss,不...
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...
扩散模型既可以从似然的角度解释,也可以从分数的角度解释 这些模型都是生成模型的不同方向,它们在生成数据和学习数据分布方面有着各自的优势和应用场景。Diffusion Model 作为其中的一个研究方向,因其在生成质量和多样性方面的表现而受到越来越多的关注。 GAN模型由于其对抗性训练性质,导致潜在的训练不稳定和生成中的多...
在这样的背景下,Diffusion Model 应运而生。它基于一个优雅的思想:通过逐渐添加高斯噪声将数据转换为近似纯噪声,然后学习逆转这个过程,将噪声逐步恢复成新的数据样本。 Diffusion Model 的优势在于: 生成质量高: Diffusion Model 在图像生成方面表现出色,能够生成高质量、高分辨率的图像。 训练稳定性好: 相比GAN,Diffus...
什么是扩散模型(diffusion model)? 扩散模型是图像生成模型的一种,有别于大名鼎鼎的GAN、VAE的图像生成算法,扩散模型另辟蹊径。算法的主要思想是先对图像增加噪声,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。最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。算法示意图如下: ...
LidarDiffusion 总结 前言 文总结了DiffusionModel(扩散模型)系列论文,包含:检测、跟踪、分割、深度估计、BEV、NeRF、GS、蒸馏、LLIE、轨迹预测/生成、视频生成、点云匹配、语音、规划、数据增强等领域,总计56篇论文,可作为科研、开发的参考资料。 1.Efficient/高效 MobileDiffusion 题目:MobileDiffusion: Subsecond Text...
5.Variational Diffusion Model 下面我们就会以变分自编码器的视角来介绍扩散模型！既然是变分自编码器的...
倘若将人视作 Diffusion Model 中的去噪模型，直接从完全的噪声中恢复出图像显然是不切实际且难以达成的...
在过去的大半年里,以Stable Diffusion为代表的AI绘画是世界上最为火热的AI方向之一。或许大家会有疑问,Stable Diffusion里的这个"Diffusion"是什么意思?其实,扩散模型(Diffusion Model)正是Stable Diffusion中负责生成图像的模型。想要理解Stable Diffusion的原理,就一定绕不过扩散模型的学习。