- 2024-07-29从DDPM到DDIM(四) 预测噪声与后处理
从DDPM到DDIM(四)预测噪声与后处理前情回顾下图展示了DDPM的双向马尔可夫模型。训练目标。最大化证据下界等价于最小化以下损失函数:\[\boldsymbol{\theta}^*=\underset{\boldsymbol{\theta}}{\operatorname{argmin}}\sum_{t=1}^T\frac{1}{2\sigma^2(t)}\frac{\left(1-\a
- 2024-07-27Diffusion|DDIM 理解、数学、代码
DIFFUSION系列笔记|DDIM数学、思考与ppdiffuser代码探索论文:DENOISINGDIFFUSIONIMPLICITMODELS参考博客openinnewwindow;参考aistudionotebook链接,其中包含详细的公式与代码探索:linkopeninnewwindow该文章主要对DDIM论文中的公式进行小白推导,同时笔者将使用
- 2024-07-25从DDPM到DDIM(三) DDPM的训练与推理
从DDPM到DDIM(三)DDPM的训练与推理前情回顾首先还是回顾一下之前讨论的成果。扩散模型的结构和各个概率模型的意义。下图展示了DDPM的双向马尔可夫模型。其中\(\mathbf{x}_T\)代表纯高斯噪声,\(\mathbf{x}_t,0<t<T\)代表中间的隐变量,\(\mathbf{x}_0\)代表生成的图像
- 2024-07-17从DDPM到DDIM
从DDPM到DDIM(一)现在网络上关于DDPM和DDIM的讲解有很多,但无论什么样的讲解,都不如自己推到一边来的痛快。笔者希望就这篇文章,从头到尾对扩散模型做一次完整的推导。DDPM是一个双向马尔可夫模型,其分为扩散过程和采样过程。扩散过程是对于图片不断加噪的过程,每一步添加少量的高
- 2024-07-08生成扩散模型漫谈(四):DDIM = 高观点DDPM
相信很多读者都听说过甚至读过克莱因的《高观点下的初等数学》这套书,顾名思义,这是在学到了更深入、更完备的数学知识后,从更高的视角重新审视过往学过的初等数学,以得到更全面的认知,甚至达到温故而知新的效果。类似的书籍还有很多,比如《重温微积分》、《复分析:可视化方法》等。回到
- 2024-06-18天才程序员周弈帆 | Stable Diffusion 解读(三):原版实现源码解读(篇幅略长,建议收藏!)
本文来源公众号“天才程序员周弈帆”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:StableDiffusion解读(三):原版实现源码解读天才程序员周弈帆|StableDiffusion解读(一):回顾早期工作-CSDN博客天才程序员周弈帆|StableDiffusion解读(二):论文精读-CSDN博客看完了StableDiffus