扩散模型(Diffusion Model)概述

扩散模型(Diffusion Model)是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法,扩散模型另辟蹊径,其主要思想是一种先对图像增加噪声,再逐步去噪的过程,其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。

近年来,生成式 AI 的惊人增长为文本到图像生成、视频生成领域等许多令人兴奋的应用提供了支持。这些生成工具背后的基本原理是扩散的概念,这是一种特殊的采样机制,克服了以前的方法中被认为难以解决的一些缺点。

最近,来自普渡大学的 Stanley H. Chan 发布了一份扩散模型的教程《Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision》,对该方向技术进行了直观详尽的解释。

文章链接:https://arxiv.org/abs/2403.18103

该教程包括四个部分,涵盖了最近研究文献中支持扩散生成模型的一些基本概念:变分自编码器(VAE)、DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)、SMLD(Score Matching with Langevin Dynamics)和 SDE,从多个角度独立导出了相同的扩散思想。

1. 变分自编码器(VAE)

  • VAE设置:VAE是一种生成模型,通过编码器-解码器对来生成图像。它使用潜在代码z来生成输入变量x,例如图像。
  • 证据下界(ELBO):VAE优化的目标是最大化证据下界,这是对数先验分布log p(x)的下界。
  • VAE训练:通过最小化重建误差和KL散度来训练VAE,其中KL散度用于度量编码器输出的分布与先验分布之间的差异。
  • 损失函数:VAE的损失函数结合了重建项和先验匹配项,通过蒙特卡洛模拟来近似期望值。

2. 去噪扩散概率模型(DDPM)

  • 构建块:DDPM通过一系列状态x0, x1, ..., xT来定义,其中x0是原始图像,xT是白噪声。
  • 魔法标量√αt和1 − αt:这些标量用于控制状态之间的转换,确保方差在迭代中保持一致。
  • 分布qϕ(xt|x0):给定x0时,xt的分布是通过添加噪声来获得的。
  • ELBO:DDPM的ELBO包括重建、先验匹配和一致性项,用于训练模型。
  • 训练和推理:通过最小化与目标分布的差异来训练DDPM。推理时,从白噪声开始,逐步去除噪声以生成图像。

3. 分数匹配与朗道动力学(SMLD)

  • 朗道动力学:一种用于从分布p(x)中抽样的迭代过程,通过随机梯度下降实现。
  • 分数函数:与数据点x相关的梯度,用于指导样本沿着分布的轮廓线移动。
  • 分数匹配技术:通过训练网络来近似分数函数,然后使用它来进行样本生成。

4. 随机微分方程(SDE)

  • 动机示例:展示了如何将离散时间迭代算法映射到连续时间的SDE。
  • SDE的正向和反向迭代:正向迭代模拟数据生成过程,而反向迭代用于从数据中恢复潜变量。
  • DDPM的SDE:DDPM的迭代过程可以表示为SDE,这有助于理解DDPM的迭代更新。
  • SMLD的SDE:SMLD也可以通过SDE来描述,其中分数匹配损失函数与SDE的反向迭代相关。

结论

  • 文章强调了扩散模型的多种视角,包括VAE、DDPM、SMLD和SDE,每种方法都有其优势和应用场景。
  • 扩散模型的核心在于小增量更新,这是其与GAN和VAE时代相比的一个关键区别。
  • 尽管迭代去噪是当前的先进技术,但它并不被视为最终解决方案,因为人类不是从纯噪声中生成图像的。
  • 文章还提出了一些关于非高斯噪声生成的问题,并探讨了将扩散模型应用于逆问题的潜力。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/591084.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

移动机器人系统与技术:自动驾驶、移动机器人、旋翼无人机

这本书全面介绍了机器人车辆的技术。它介绍了道路上自动驾驶汽车所需的概念。此外,读者可以在六足机器人的构造、编程和控制方面获得宝贵的知识。 这本书还介绍了几种不同类型旋翼无人机的控制器和空气动力学。它包括各种旋翼推进飞行器在不同空气动力学环境下的模…

备考2024年小学生古诗文大会:吃透10道历年真题和知识点(持续)

根据往年的安排,2024年上海市小学生古诗文大会预计还有一个月就将启动。我们继续来随机看10道往年的上海小学生古诗文大会真题,这些题目来自我去重、合并后的1700在线题库,每道题我都提供了参考答案和独家解析。 根据往期的经验,只…

pg数据库学习知识要点分析-1

知识要点1 对象标识OID 在PostgreSQL内部,所有的数据库对象都通过相应的对象标识符(object identifier,oid)进行管理,这些标识符是无符号的4字节整型。数据库对象与相应oid 之间的关系存储在对应的系统目录中&#xf…

如何使用 Node.js 开发一个文件上传功能?

在 Node.js 中实现文件上传功能可以通过多种方式完成,但其中最常用的方法之一是使用 Express 框架和 Multer 中间件。Express 是一个流行的 Node.js Web 框架,而 Multer 是一个用于处理文件上传的中间件。 步骤 1: 准备工作 首先,确保你已经…

基于Springboot的旅游管理系统(有报告)。Javaee项目,springboot项目。

演示视频: 基于Springboot的旅游管理系统(有报告)。Javaee项目,springboot项目。 项目介绍: 采用M(model)V(view)C(controller)三层体系结构&…

数字旅游以科技创新为核心竞争力:推动旅游服务的智能化、高效化,满足游客日益增长的旅游需求

一、引言 随着科技的飞速发展,数字旅游作为旅游业与信息技术结合的产物,正以其独特的魅力改变着传统旅游业的格局。科技创新作为数字旅游的核心竞争力,不仅推动了旅游服务的智能化、高效化,更满足了游客日益增长的旅游需求。本文…

HIVE数据导出

HIVE数据导出 1.INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY "路径" SELECT 查询语句; INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY "/usr/local/soft/hive-3.1.2/data/output" select * from learn2.partition_student6; 导出数据时 通过执行MapReduce任务导出到本地文件系统…

Python安装win32api

📚博客主页:knighthood2001 ✨公众号:认知up吧 (目前正在带领大家一起提升认知,感兴趣可以来围观一下) 🎃知识星球:【认知up吧|成长|副业】介绍 ❤️感谢大家点赞👍&…

【云原生】Docker 实践(二):什么是 Docker 的镜像

【Docker 实践】系列共包含以下几篇文章: Docker 实践(一):在 Docker 中部署第一个应用Docker 实践(二):什么是 Docker 的镜像Docker 实践(三):使用 Dockerf…

【neteq】tgcall的调用

G:\CDN\P2P-DEV\Libraries\tg_owt\src\call\call.cc基本是按照原生webrtc的来的:G:\CDN\P2P-DEV\tdesktop-offical\Telegram\ThirdParty\tgcalls\tgcalls\group\GroupInstanceCustomImpl.cpptg对neteq的使用 worker 线程创建call Call的config需要neteqfactory Call::CreateAu…

Git可视化工具tortoisegit 的下载与使用

一、tortoisegit 介绍 TortoiseGit 是一个非常实用的版本控制工具,主要用于与 Git 版本控制系统配合使用。 它的主要特点包括: 图形化界面:提供了直观、方便的操作界面,让用户更易于理解和管理版本控制。与 Windows 资源管理器…

MATLAB中自定义栅格数据地理坐标R,利用geotifwrite写入tif

场景描述: 有时候将nc格式的数据转成tiff,或者是将一个矩阵输出成带有地理坐标信息tiff数据时,常常涉及到空间参考的定义和geotiffwrite()函数。 问题描述: 以全球数据为例,今天发现在matlab中对矩阵进行显示后&…

android zygote进程启动流程

一&#xff0c;启动入口 app_main.cpp int main(int argc, char* const argv[]) {if (!LOG_NDEBUG) {String8 argv_String;for (int i 0; i < argc; i) {argv_String.append("\"");argv_String.append(argv[i]);argv_String.append("\" ")…

DiffSeg——基于Stable Diffusion的无监督零样本图像分割

概述 基于计算机视觉的模型的核心挑战之一是生成高质量的分割掩模。大规模监督训练的最新进展已经实现了跨各种图像风格的零样本分割。此外&#xff0c;无监督训练简化了分割&#xff0c;无需大量注释。尽管取得了这些进展&#xff0c;构建一个能够在没有注释的零样本设置中分…

ElementUI从unpkg.com完整下载到本地的方法 - 解决unpkg.com不稳定的问题 - 自建镜像站 - 不想打包只想cdn一下

方法 方法1&#xff09;随便弄个文件夹&#xff0c;根据官网npm方法下载包&#xff0c;提取即可 npm i element-ui -S cd /node_modules/element-ui/ ls src 安装npm方法&#xff1a;https://nodejs.org/en 方法2&#xff09;不推荐 - 在github中搜索对应的库zip包&#xff0…

视频编辑软件pitivi基本功之将三个相关视频合并成一个视频

视频编辑软件pitivi基本功之将三个相关视频合并成一个视频 一、素材来源&#xff1a;网站下载 到http://cpc.people.com.cn/GB/67481/435238/437822/437828/437900/index.html下载以下三个视频&#xff0c;鼠标右击视频——另存视频为 庆祝中国共产党成立100周年大会即将开始—…

用keras识别狗狗

一、需求场景 从照片从识别出狗狗 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np# 加载预训练的ResNet50模型 model ResNet5…

240503-关于Unity的二三事

240503-关于Unity的二三事 1 常用快捷键 快捷键描述CtrlP播放/停止Ctrl1打开Scene窗口Ctrl2打开Game窗口Ctrl3打开Inspect窗口Ctrl4打开Hierarchy窗口Ctrl5打开Project窗口Ctrl6打开Animation窗口 2 关联VisualStudio2022 3 节约时间&#xff1a;将最新声明的参数移动到最上…

华为机考入门python3--(20)牛客20- 密码验证合格程序

分类&#xff1a;字符串 知识点&#xff1a; 遍历字符串的每个字符 for char in my_str: 可以直接比较字符范围 a < char < z 列表统计元素个数 my_list.count(elem) 寻找子串 my_str.find(sub_str) 题目来自【牛客】 import re import sysdef check_…

【算法系列】字符串

目录 leetcode题目 一、最长公共前缀 二、最长回文子串 三、二进制求和 四、字符串相加 五、字符串相乘 六、仅仅反转字母 七、字符串最后一个单词的长度 八、验证回文串 九、反转字符串 十、反转字符串 II 十一、反转字符串中的单词 III leetcode题目 一、最长公…