【AI理论学习】手把手推导扩散模型：Diffusion Models（DDPM）

最新推荐文章于 2025-05-21 20:02:06 发布
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分类专栏： 深度学习与机器学习 文章标签： 扩散模型 前向过程 逆向过程 贝叶斯公式 DDPM
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ARPOSPF/article/details/130221022
本文深入探讨了扩散模型DDPM，包括前向过程和逆向过程。前向过程是通过逐步增加噪声将真实数据转化为高斯噪声，而逆向过程则试图从噪声中恢复原始数据。通过贝叶斯公式和高斯分布的性质，推导了从噪声中生成数据的条件概率分布，并讨论了网络如何通过预测噪声来学习去噪。DDPM算法利用深度学习网络预测噪声，以实现从标准高斯噪声中生成真实数据。

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手把手推导扩散模型：Diffusion Models（DDPM）


在这篇博客文章中，我们将深入研究 去噪扩散概率模型(也称为 DDPM，扩散模型，基于分数的生成模型或简单的 自动编码器) ，因为研究人员已经能够用它们在(非)条件图像/音频/视频生成方面取得显著成果。最受欢迎的例子(在写这篇文章的时候)包括由 OpenAI 设计的 GLIDE 和 DALL-E 2，由海德堡大学设计的 潜扩散，以及由谷歌大脑设计的 ImageGen。

DDPM理论回顾

生成扩散模型DDPM如下图所示分为前向、逆向两个过程，它首先通过不断往原始清晰数据中添加噪声使其变成标准高斯噪声（前向过程），而后期望从标准高斯噪声中还原原始数据（逆向过程）。若能实现，那便可从已知的标准高斯分布中采样一个噪声数据，而后利用DDPM模型生成符合原始数据分布的新数据。

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沉迷单车的追风少年
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【AI理论学习】手把手利用PyTorch实现扩散模型DDPM
小哲的博客
08-12 1570
首先，定义一些在实现神经网络时将使用的辅助函数和类。重要的是，定义了一个残差模块，它将输入简单地添加到特定函数的输出中（换句话说，将残差连接添加到特定函数中）。return valreturn arr我们还为上采样和下采样操作定义了别名。# 不再有阶梯卷积或池forward diffusion process在TTT个时间步内逐渐将噪声从真实分布添加到图像中，这是根据发生的。最初的DDPM作者采用了我们将前向过程的方差设置为线性增加的常数 fromβ110−4β1​10−。
DDPM模型——公式推导
Peach_____的博客
01-15 1967
【推导】DDPM模型——公式推导。
DDPM扩散模型公式推理----扩散和逆扩散过程
weixin_45453121的博客
06-15 4921
本文章旨在梳理DDPM这篇论文中的各个公式含义及推导，很多内容从其他博客处摘录，在文后列举。打个比方，就像是给你一块木头，让你把它雕刻成一个佛像，需要栩栩如生。Diffusion model在推理阶段就是在执行逆扩散过程，也就是雕刻佛像的过程。用数学语言进行描述，生成式模型本质上是从一组概率分布中得到另一组概率分布。如下图所示，左边是一个训练数据集，里面所有的数据都是从某个数据pdata p_{\text {data }}pdata ​中独立同分布取出的随机样本。右边就是其生成式模型（概率分布），在这种概率
DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models，去噪扩散概率模型）
jerwey的博客
05-07 831
DDPM即去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models），是一种生成式模型，在图像生成、视频生成等领域有广泛应用。
DDPM( Denoising Diffusion Probabilistic Model )
weixin_43269419的博客
07-20 3831
介绍 DDPM( Denoising Diffusion Probabilistic Model )的算法原理
DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）扩散模型简述
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扩散模型
DDPM扩散模型（模型结构图与公式推导）
SoyMilk的博客
07-21 2606
去噪过程是加噪过程的逆过程，是从高斯噪声中恢复原始数据的过程，我们可以假设去噪的噪声也是取自一个高斯分布，我们无法逐步地去直接拟合分布，因此需要构建一个参数分布来去做估计，逆扩散过程仍然是一个马尔科夫链过程。
Midjourney生成城市景观：未来都市的AI想象
AI天才研究院
04-27 873
随着人工智能技术的快速发展，文本到图像生成模型（如Midjourney）正在颠覆传统视觉创作模式。本文聚焦Midjourney在城市景观生成中的技术实现与应用场景，通过解析其核心算法、数学模型及实战案例，揭示AI如何将抽象的文字描述转化为具象的未来都市图景。内容涵盖技术原理、操作流程、实际应用及行业影响，兼具理论深度与实践指导意义。技术原理：解析Midjourney的核心架构，包括Transformer、扩散模型（Diffusion Model）与CLIP模型的协同机制算法实现。
从零入门AIGC：手把手教你用Python生成AI图像
AI 领航者的博客
04-24 763
随着深度学习技术的飞速发展，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）已成为人工智能领域最具活力的分支之一。本文聚焦AI图像生成技术，通过系统化的知识体系和实战案例，帮助读者从零开始掌握使用Python生成高质量AI图像的核心技能。内容覆盖生成模型基础理论、数学原理、代码实现、工具链使用和实际应用，适合希望进入AIGC领域的开发者、设计师和技术爱好者。核心概念：解析生成模型（GAN、扩散模型等）的工作原理数学基础：推导扩散模型的概率公式与优化目标。
扩散模型（DDPM）
最新发布
qq_41033011的博客
05-21 1082
Diffusion Model（扩散模型）是一种深度学习算法，主要用于生成模型领域，尤其在图像生成中取得了显著的成果。这种模型的核心思想是模拟一个从有序到无序再到有序的扩散过程，通过逐步增加然后再逐步去除噪声的方式来生成数据。应用：扩散模型在多种数据生成任务中表现出色，例如图像生成、音频合成和文本生成等。在图像生成方面，扩散模型能够生成高质量、高分辨率的图像，竞争力甚至超过了其他类型的生成模型，如生成对抗网络（GANs）。
扩散模型初探之DDPM
泽渊的博客
01-09 1659
深度生成模型已经打开了另一个人类创造力的深奥领域。通过捕捉和概括数据中的模式，我们进入了全方位人工智能创造力（AIGC）的时代。值得注意的是，扩散模型作为最重要的生成模型之一，将人类构思转化为可在多个领域实现的具体实例，包括图像、文本、语音、生物学和医疗保健等。如何让机器拥有类似人类的想象力？深度生成模型，包括变分自动编码器（VAE）、能量基模型（EBM）、生成对抗网络（GAN）、归一化流（NF） 和扩散模型，展示了在生成逼真样本方面的显著潜力。扩散模型代表了这一领域的先进水平。这些模型有效地克服了诸如VA
私有化部署 Llama3 大模型, 支持 API 访问
chenxyuan1tuo的博客
06-18 1428
原文 https://ducafecat.com/blog/llama3-model-api-local通过 ollama 本地运行 Llama3 大模型其实对我们开发来说很有意义，你可以私有化放服务上了。然后通过 api 访问，来处理我们的业务，比如翻译多语言、总结文章、提取关键字等等。你也可以安装 enchanted 客户端去直接访问这个服务 api 使用。
去噪扩散概率模型（DDPM）
whaosoft143ai的博客
10-12 1099
具体来说，为了在两个域 A 和 B 之间执行风格迁移，本文使用在域 A 上训练的扩散模型对来自域 A 的图像进行编码，然后使用在域 B 上训练的扩散模型进行解码。研究者在 ImageNet 64x64 和 CIFAR-10 上进行了实验，结果表明提出的蒸馏模型只需 4 步就能生成在视觉上与教师模型媲美的样本，并且在更广泛的指导强度上只需 8 到 16 步就能实现与教师模型媲美的 FID/IS 分数，具体如下图 1 所示。在第二步中，他们利用提出的方法逐渐地将从第一步学得的模型蒸馏为更少步骤的模型。
深度学习（生成式模型）——DDPM：denoising diffusion probabilistic models
菜到怀疑人生的博客
10-18 6313
文章目录前言DDPM的基本流程前向过程反向过程DDPM训练与测试伪代码前向过程详解反向过程详解DDPM损失函数推导结语 前言 本文将总结扩散模型DDPM的原理，首先介绍DDPM的基本流程，接着展开介绍流程里的细节，最后针对DDPM的优化函数进行推导，以让读者明白DDPM参数估计的原理。 本文不会对扩散模型的motivation进行讲解，作者有点鬼才，完全想不到他是怎么想出这种训练范式的 生成式模型的代表作为GAN，然而，GAN的训练十分困难，对抗训练稍有不慎便会陷入模式坍塌(model collapse)。
DDPM详解
m0_64148253的博客
08-20 2716
 DDPM是2020年被提出来的一篇论文，论文全称是《Denoising Diffusion Probabilistic Models》去噪扩散概率模型，这是一种基于马尔科夫链的图像生成模型，其生成的图像质量更好，多样性更强，并且训练更加稳定。DDPM模型的工作原理包括两个主要过程：前向过程（扩散过程）和反向过程（逆扩散过程）。在前向过程中，模型逐步向数据中添加噪声，直到数据完全变成高斯噪声；而在反向过程中，模型则逐步从高斯噪声中去除噪声，最终生成原始数据或新的数据样本。接下来我们详细介绍一下DDPM这篇论
【DDPM】一文看懂去噪扩散概率模型，公式讲解、代码实现与最全详解（一）
weixin_45897172的博客
10-20 5227
首先，假如我们有一个骰子，不断的重复仍这个骰子，并将得到的点数记录再直方图上，每仍一次骰子的过程称为一次采样，直方图记录各点数出现的概率。随着采样次数的增多，直方图顶点的连线成一条直线，所以这是一种等可能的概率接着我们增加一颗骰子，重复这个实验，用直方图记录每次采样得到的所有骰子点数之和，采样了几万次之后，直方图顶点的连线变成了一条折线，其中7点出现的次数最多，然后向两边递减接下来用3颗骰子重复这个实验，再采样了数万次后最终得到的是这样一条折线段。
Diffusion model之DDPM
驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。
03-09 1498
DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)扩散模型由两个过程组成：forward process(diffusion process)以及reverse process。forward process用于以markov链的形式向原始数据逐渐添加高斯噪声；reverse process接受随机噪声，生成目标数据（如图片）。本文介绍均以图片为例。
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镰刀韭菜

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