高斯扩散模型是一种基于概率统计的生成模型,通过前向扩散与逆扩散过程实现数据生成,在多个学科领域具有重要应用价值。其核心在于通过逐步添加和去除噪声来学习数据分布规律,训练目标聚焦于噪声预测与分布匹配。 一、模型定义与核心机制 该模型通过数学方法模拟数据逐渐向高斯分布演化的过程。其核心机...
高斯扩散模型是一种常用的物理模型，用于描述物质在扩散过程中的传播行为。它基于高斯分布的思想，假设扩散物质在空间中的浓度分布服从高斯分布。在高斯扩散模型中，物质的扩散速率与物质浓度梯度成正比，表达式可以写为：∂C/∂t = D * ∇²C 其中，∂C/∂t表示浓度变化率，D为扩散系数，∇²C为...
高斯扩散模型
• 首次将3D高斯建模为生成潜在扩散模型,实现了房间规模场景3D高斯表示的有效合成,这些表示能够产生逼真的视图合成。 • 我们的潜在3D高斯扩散公式能够在由稀疏3D卷积构建的压缩潜在空间上进行灵活的生成建模,同时捕捉高保真对象以及更大的房间规模场景。 5. 方法 我们专注于3D高斯基元无条件合成的任务,将其作为一种...
因此,我们引入了InFusion,一种创新的3D高斯补全方法,我们利用了预训练扩散模型先验,训练了一个深度补全模型。我们的方法表明,Infusion可以准确确定初始点的位置,显著提高了3D高斯图像修复的保真度和效率。该模型在与未修复区域的对齐以及重构物体深度方面展现了显著的优越性。这种增强的对齐能力确保了补全高斯和原3D场景的...
在机器学习领域,扩散模型(Diffusion Models, DM)是近年来非常热门的生成模型之一。其背后的核心思想是通过逐步向数据中注入噪声,使得数据从原始的有序状态转变为完全无序的状态(通常为标准高斯分布)。这一过程为后续的反向扩散过程(去噪)提供了基础,帮助模型从噪声中恢复出原始数据。
高斯扩散模型 高斯扩散模式 ❖在大气环境影响评价的实际工作中，大气扩散计算通常以高斯大气扩散模式为主。❖高斯模式是一类简单实用的大气扩散模式。在均匀、定常的湍流大气中污染物浓度满足正态分布，由此可导出一系列高斯型扩散公式。（一）高斯模式的坐标系 右手坐标系 （食指—x轴；中指—y轴；拇指—z轴），...
(完整)高斯扩散模型 下载积分: 2000 内容提示: 大气污染扩散 第一节大气结构与气象 有效地防止大气污染的途径,除了采用除尘及废气净化装置等各种工程技术手段外,还需充分利用大气的湍流混合作用对污染物的扩散稀释能力,即大气的自净能力。污染物从污染源排放到大气中的扩散过程及其危害程度,主要决定于气象因素,此外还...
高斯扩散模型,也被称为高斯烟羽模型,是大气污染扩散分析中的一种重要工具。这个模型基于两个基本假设:一是污染物在水平方向上的扩散服从正态分布,二是垂直方向的扩散与距离成反比例关系。利用这两个假设,我们可以量化地描述大气污染物的扩散过程。 高斯扩散模型的实现主要分为以下几个步骤: 一、设定参数 高斯扩散模...
前向扩散过程:通过将真实数据逐步添加噪声,直至其变为接近高斯分布。 反向生成过程:模型学习如何逐步从噪声中还原数据,生成图像。 这种逐步生成的机制与GANs等一次性生成的方式不同,扩散模型的多步反向生成使其生成结果更稳定,且具有较高的质量。 image-20240908124852534 ...