扩散模型学习2 DDPM

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VIP免费 原创 最新推荐文章于 2026-04-19 14:03:30 发布 941 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
去噪扩散概率模型（DDPM）的简单理解 扩散模型最近在图像生成领域取得了巨大的成功，类似 OpenAI 的DALL-E 2，Google 的Imagen，以及 Stability AI 最近发行的能够达到商业级绘画目的的等，都是基于扩散模型来进行图像生成的。本文对知乎上各位大佬对于扩散模型（特别是 DDPM）的讲解进行了融合，带领大家深入浅出理解扩散和逆扩散过程。模型总览图2 DDPM 是经过训练以逐渐去除噪声数据的参数化马尔可夫链。我们估计生成过程的参数。forward 加噪过程（从右往左）reverse 去噪过程（从左往右） 阅读详情

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今日计划

上午

  • 看完DDPM的代码，并且懂，来不及就不跑了link

下午

  • LDM跑上【自然图像】，VQGAN至少要会用
  • 能否使用nm的模型或者数据在LDM上面试一下呢，看看效果，或者直接使用nm的weight在自己的数据上面看看效果
  • 补充：也许后续可以试一下新的nm里面的deblur的训好的模型，也许是可以直接用的；再配合轴向去做💟

晚上

  • 李栋文章学习zeneke公式啊

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DiffusionDriveV2：截断扩散模型与强化学习的融合创新 扩散模型作为生成式AI的核心技术，通过逐步去噪过程实现数据生成，在自动驾驶轨迹预测中展现出独特优势。其核心原理是通过正向扩散注入噪声，再通过反向扩散恢复数据分布。DiffusionDriveV2创新性地引入截断机制和强化学习约束，显著提升了生成轨迹的稳定性和安全性。技术实现上，采用改进的DDPM架构结合GRPO算法，通过动态权重融合多模态输出。这种混合方法在nuScenes数据集上实现了34.1%的ADE指标提升，特别在复杂城市场景中，碰撞率降低至传统方法的1/3。工程实践中，模型蒸馏和缓存机制有效解决了实 阅读详情

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