AnIn-DepthGuidetoDenoisingDiffusionProbabilisticModelsDDPM–TheorytoImplementation中文翻译：DDPM扩散概率模型去噪深度指南——理论到实现https://learnopencv.com/denoising-diffusion-probabilistic-models/#forward-diffusion-equationhttps://github.com/

WhatDDIM是啥？DDIM（DenoisingDiffusionImplicitModels）是一种扩散模型的变体，旨在加速图像生成过程并保持生成质量。它是在DDPM（DenoisingDiffusionProbabilisticModels）的基础上发展出来的，提供了一种更高效的去噪采样过程，减少了采样所需的步骤数量。WhyDDIM提出了能干啥?DD

图1描述了StableDiffusion模型的发展历程，从最初的AE(AutoEncoder)，逐步发展到DDPM、VQVAE、LDM，并最终产生了StableDiffusion。从技术路线上看，StableDiffusion由2条技术路线汇聚而成，一条是路线1：AE->VAE->DDPM，另一条是路线2：AE->VQVAE->LDM。路线1主要解决生成图像质

关注B站可以观看更多实战教学视频：hallo128的个人空间扩散模型学习顺序推荐目录扩散模型学习顺序推荐1.扩散模型学习目录2.学习顺序推荐3.扩散模型论文精读4.代码实战1.扩散模型学习目录基础（1）从同一视角理解扩散模型（VAE）（2）DDPM->DDIM分数匹配（SMLD）朗之万

DenoisingDiffusionProbabilisticModel(DDPM)原理1.生成模型对比记真实图片为\(x_0\)，噪声图片为\(x_t\)，噪声变量\(z\sim\mathcal{N}(\mu,\sigma^2)\)，噪声变量\(\varepsilon\sim\mathcal{N}(0,I)\)，编码过程\(q\)，解码过程\(p\)。GAN网络\[z\xrightarrow{p}\hat{

最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。总结链接如下：《大模

目录0前言1DDIM2总结0前言  上一篇博文我们介绍了目前流行的扩散模型基石DDPM，并且给出了代码讲解，有不了解的小伙伴可以跳转到前面先学习一下。今天我们再来介绍下DDPM的改进版本。DDPM虽然对生成任务带来了新得启发，但是他有一个致命的缺点，就是推理速度比较慢，

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

Diffusion论文：DenoisingDiffusionProbabilisticModels参考博客openinnewwindow；参考paddle版本代码：aistudio实践链接openinnewwindow该文章主要对DDPM论文中的公式进行小白推导，并根据ppdiffuser进行DDPM探索。读者能够对论文中的大部分公式如何得来，用在了什么

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

扩散模型通常是一种生成式深度学习模型，它通过学习去噪过程来创建数据。扩散模型有许多变体，其中最流行的是条件文本模型，能够根据提示生成特定的图像。某些扩散模型（如Control-Net）甚至能将图像与某些艺术风格融合。在本文中，我们将构建基础的无条件扩散模型，即去噪扩散概率模型（DDPM）。

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

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

说到生成模型，VAE、GAN可谓是“如雷贯耳”，本站也有过多次分享。此外，还有一些比较小众的选择，如flow模型、VQ-VAE等，也颇有人气，尤其是VQ-VAE及其变体VQ-GAN，近期已经逐渐发展到“图像的Tokenizer”的地位，用来直接调用NLP的各种预训练方法。除了这些之外，还有一个本来更小众的选择——扩

在文章《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM=拆楼+建楼》中，我们为生成扩散模型DDPM构建了“拆楼-建楼”的通俗类比，并且借助该类比完整地推导了生成扩散模型DDPM的理论形式。在该文章中，我们还指出DDPM本质上已经不是传统的扩散模型了，它更多的是一个变分自编码器VAE，实际上DDPM的原论文中也

到目前为止，笔者给出了生成扩散模型DDPM的两种推导，分别是《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM=拆楼+建楼》中的通俗类比方案和《生成扩散模型漫谈（二）：DDPM=自回归式VAE》中的变分自编码器方案。两种方案可谓各有特点，前者更为直白易懂，但无法做更多的理论延伸和定量理解，后者理论分析上更加

说到生成模型，VAE、GAN可谓是“如雷贯耳”，本站也有过多次分享。此外，还有一些比较小众的选择，如flow模型、VQ-VAE等，也颇有人气，尤其是VQ-VAE及其变体VQ-GAN，近期已经逐渐发展到“图像的Tokenizer”的地位，用来直接调用NLP的各种预训练方法。除了这些之外，还有一个本来更小众的选择——扩

基于DDPM介绍的理论，简单实现DDPM生成人脸，代码如下：utils.pyimportosfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvision.transformsimporttransformsimportglobimportcv2classMyDataset(Dataset):def__init__(self,img_path,device):super(My

DDPM正向过程定义前向过程被定义为一个从初始数据x0x_0x0​开始的马尔可夫链。而他的目标是要由

  扩散过程是一个逐渐在数据上加噪的马尔科夫链，直到最终变成一个完全的噪声。而扩散模型就是一个使用变分推断训练的参数化马尔科夫链。如上图所示。学习的是一个reverseprocess。 前提条件：1.马尔可夫性质：当前的状态只与之前一个时刻的状态有关；2.前向和反向状态服从高

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。合集：持续火爆！！！《AIGC面试宝典》已圈粉无

生成模型核心原理解释：将观测变量（数据集图片）进行编码为具有某个确定分布（一般为正太分布）的隐变量，然后再将该隐变量解码为观测变量。在推理过程中就可以通过在隐变量的分布中进行随机采样，然后将其解码为生成的图片，进而实现生成内容的多样性。DDPMDDPM相比VAE，在将观测变量编码为

VAEDDPM 分类内容论文题目ScalableDiffusionModelswithTransformers作者WilliamPeebles(UCBerkeley),SainingXie(NewYorkUniversity)发表年份2023摘要介绍了一类新的扩散模型，这些模型利用Transformer架构，专注于图像生成的潜在扩散模型。这些

背景整个系列有相对完整的公式推导，若正文中有涉及到的省略部分，皆额外整理在Part4，并会在正文中会指明具体位置。在Part2基于\(\text{VariationalInference}\)，找到原目标函数\(-\ln{p_\theta(x_0)}\)的上界\(L\)，定义如下：\[\begin{aligned}L:=&\mathbb{E}_q\left[-\log\frac

title:ViT在DDPM取代UNet(DiT)banner_img:https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/08/b6f940f512488c10b7a1bf40eb242cae.pngindex_img:https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/08/f68c4f271029a484e97822dbb9fb2569.pngdate:2023-8-209:43:00categories:-笔记tags: