DENOISINGDIFFUSIONIMPLICITMODELS(DDIM)从DDPM中我们知道，其扩散过程(前向过程、或加噪过程)被定义为一个马尔可夫过程，其去噪过程(也有叫逆向过程)也是一个马尔可夫过程。对马尔可夫假设的依赖，导致重建每一步都需要依赖上一步的状态，所以推理需要较多的步长。\[q(x_t|x_{t-1}

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

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

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

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