• 2024-07-03DDPM扩散概率模型数学原理推导
    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
  • 2024-06-22Diffusion Model-DDPM
      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
  • 2024-06-04AI 绘画爆火背后:扩散模型原理及实现
    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
  • 2024-05-19DDPM原理
    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
  • 2024-03-13【Paper Reading】7.DiT(VAE+ViT+DDPM) Sora的base论文
    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
  • 2024-02-25Part3: Dive into DDPM
    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
  • 2023-11-26ViT在DDPM取代UNet(DiT)
    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:
  • 2023-11-12论文阅读:A CONDITIONAL POINT DIFFUSION-REFINEMENT PARADIGM FOR 3D POINT CLOUD COMPLETION
    ACONDITIONALPOINTDIFFUSION-REFINEMENT PARADIGMFOR3DPOINTCLOUDCOMPLETION用于三维点云完成的条件性点扩散-精炼范式摘要三维点云是捕捉现实世界三维物体的重要三维表示。然而,真实扫描的三维点云往往是不完整的,为下游应用恢复完整的点云非常重要。大多数现有的点云完成
  • 2023-08-18DDPM [diffusers] 保姆级代码解释 (1)
    UNet2DModel整体网络结构block_out_channels:参考UNet的思路,收缩阶段图像空间尺寸在变小但特征通道则增加;扩张阶段则相反。conv_in:对输入的像素空间图像进行卷积处理,获得指定通道且与原始图像相同尺寸的第一层特征图down_blocks:依次对应收缩阶段的模块mid_block:对应中间模
  • 2023-06-02扩散模型 - DDPM 优化
    3DDPM的优化3.1参数优化3.1.1优化βt在"ImprovedDenoisingDiffusionProbabilisticModels".一文中,作者提出了多种优化DDPM的技巧。其中一种就是把βt的线性机制改为余弦机制。机制(schedule)函数的实现相对灵活,只要保证在训练的中间过程提供近似-线性的下降并且在
  • 2023-06-01扩散模型 - 简介、DDPM
    扩散模型1扩散模型(DM)扩散模型(DiffusionModel)起源于非均衡热动力学(non-equilibriumthermodynamics),是一类基于概率似然(likelihood)的生成模型。当前对扩散模型的研究主要围绕三种主流的实现:去噪扩散概率模型(DenoisingDiffusionProbabilisticModels/DDPMs)基于分数的生成
  • 2023-05-25Part2: DDPM as Example of Variational Inference
    很多次翻看DDPM,始终不太能理解论文中提到的\(\text{VariationalInference}\)到底是如何在这个工作中起到作用。五一假期在家,无意间又刷到徐亦达老师早些年录制的理论视频,没想到其中也有介绍这部分的内容。老师的上课方式总是娓娓道来,把每一步都讲解得很仔细。本文记录一下个人对
  • 2023-04-04【Deep Learning】DDPM
    DDPM1.大致流程1.1宏观流程1.2训练过程1.3推理过程2.对比GAN2.1GAN流程2.2相比GAN优点训练过程更稳定,损失函数指向性更强(loss数值大小指示训练效果好坏)3.详细流程3.1扩散阶段如下图,X0为初始干净图像,XT由X0逐步添加噪声所得到具体到一次Xt-1到Xt的扩散
  • 2022-12-15DDPM+DDIM总结
    \(\color{red}{注:以下只是个人总结,由于水平有限,基本是参考文献中的原文,感兴趣请看原文。}\)1.论文相关论文目录:DDPMDenoisingDiffusionProbabilisticModelsEMA
  • 2022-12-15DDPM+DDIM总结
    \(\color{red}{注:以下只是个人总结,由于水平有限,基本是参考文献中的原文,感兴趣请看原文。}\)1.论文相关论文目录:DDPMDenoisingDiffusionProbabilisticModelsEMA
  • 2022-11-14DDPM
    DenoisingDiffusionProbabilisticModels,DDPMHo,Jonathan,AjayJain,andPieterAbbeel."Denoisingdiffusionprobabilisticmodels."AdvancesinNeuralInfor