DDPM单步的具体步骤

原创 已于 2024-01-10 16:43:50 修改 · 586 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #算法 #机器学习

于 2024-01-09 21:31:43 首次发布
本文介绍了深度学习中基于马尔可夫链的前向过程，通过逐步添加高斯噪声将数据转化为噪声，以及反向过程，模型学习从噪声中恢复原始数据的技术。这两个过程在去噪和生成模型中有关键应用。

一、前向过程（扩散过程）

在前向过程中，模型逐步向数据添加噪声，直到数据完全转化为无结构的噪声

这个过程可以用马尔可夫链来描述，其中每一步都向数据添加一小部分高斯噪声

  • 假设我们有一个初始数据分布 p(x0​)（例如图像）。
  • 在每个时间步 t，数据 xt​ 通过添加高斯噪声转化为 \mathbf{x}_{t+1}。这个过程可以数学上表示为 \mathbf{x}_{t+1}=\sqrt{1-\beta_t}\mathbf{x}_t+\sqrt{\beta_t}\epsilon，其中 βt​ 是预设的方差序列，ϵ 是来自标准正态分布的随机噪声。
  • 经过足够多的时间步后，数据 xT​ 变成了纯噪声。

二、反向过程（去噪过程）

在反向过程中，模型学习如何逐步从噪声中恢复出原始数据

反向过程同样是一个马尔可夫链，但是它试图从噪声中恢复出原始数据。

  • 在每个时间步 t，模型基于当前的噪声数据 xt​ 和训练过程中学习到的参数，预测加入到 \mathbf{x}_{t-1} 的噪声 ϵ。
  • 这个预测噪声用于更新 xt​ 来生成 xt−1​ 的估计，数学上可以表示为\mathbf{x}_{t-1}=\frac1{\sqrt{1-\beta_t}}(\mathbf{x}_t-\frac{\beta_t}{\sqrt{1-\alpha_t}}\epsilon_\theta(\mathbf{x}_t,t))，其中 \begin{aligned}\alpha_t&=1-\beta_t\end{aligned} 且 ϵθ​ 是模型预测的噪声。
  • 通过重复这个过程，模型逐步恢复出更清晰的数据，直到最后恢复出原始数据 x0​
SmartDemo
关注
清晰理解diffusion原理: DDPM
强化学习曾小健
07-09 1732
现在大火的stable diffusion系列，Sora，stable video diffusion等视频生成模型都是基于了diffusion模型。而diffusion模型的基石就是DDPM算法（之后有一些diffusion的加速方法，但是原理上还是DDPM），所以需要我们对DDPM有一定的了解，了解了DDPM可以帮助我们更好的理解diffusion模型。DDPM全称是Denoising Diffusion Probabilistic Models，最开始提出是用于去噪领域。
深入浅出 diffusion(1)：白话 diffusion 基本原理（无公式）
U R MINE
01-25 1613
两个过程 前向过程（forward process）：添加噪声； 反向过程（reverse process），又称为扩散过程（diffusion process）：去除噪声，数据样本生成。 过程核心原理 无论是前向过程还是反向过程都是一个参数化的马尔可夫链（Markov chain），即当前过程状态仅与上个过程状态相关； 复杂的条件概率推理最终将这个过程简化为学习噪声分布的网络。 前向过程如何加噪 添加 t 次随机高斯噪声（逐渐增大），但是这样比较繁琐； 推理得到最终添加的所有噪声可以表
扩散模型DDPM：先前向加噪后反向去噪从而建立噪声估计模型
周红伟讲AI
03-05 3052
且是事先给定的常量，代表从到这一步的方差，且正因为设置的比较小，所以使得的均值在附近，换言之，相当于就是在的基础上加了一些噪声，而且是渐进式逐步增加/扩散的，当然 从加噪大小的角度上讲，前期加噪较弱，后期加噪加强，所以在DDPM的论文中，作者取为从0.0001到0.02的线性递增序列。比如，在给上图加噪的过程中，前期的分布非常均匀，添加一些噪声便可以将原始分布改变，但到后期，需要添加更多的噪声，方可保证噪声扩散幅度相同(这就像往水中加糖，为了使糖的甜味增长相同，后期需要加更多的糖)
MindSpore实现扩散模型系列——DDPM
Kenji_Shinji的博客
08-15 824
本文介绍了基于扩散过程的生成模型DDPM，该模型通过逐步去除图像噪声来生成高质量样本。DDPM采用双向马尔可夫链结构，包括固定的正向扩散过程（逐步添加高斯噪声）和参数化的反向去噪过程（使用神经网络预测噪声）。模型使用U-Net架构，结合时间嵌入和多尺度特征，通过优化变分下界简化训练。数学推导表明，正向过程可直接由初始数据生成任意时刻的噪声数据，而反向过程通过贝叶斯公式推导均值。代码展示了MindSpore实现，包括时间嵌入模块、U-Net结构和损失计算。DDPM通过噪声预测机制避免了显式估计复杂分布，实现了
扩散模型DDPM的解读
joejoeqian的博客
12-04 1392
DDPM扩散模型
扩散模型Diffusion model | DDPM
m0_62249876的博客
11-11 700
DDPM实际上是VAE而不是扩散模型。
【深度学习】一文搞懂DDPM+代码实现
weixin_55252589的博客
01-09 1206
这个方法最早出现在2015年，知道2019年,OpenAI才把这个方法用到了图像生成领域。人们才发现这真的是个宝。我们拿画一幅画做例子。一般人画画都是先画一个草图，然后逐渐上颜色，然后填充细节，然后上颜色，然后不断修饰，不断润色，直至画稿完成。计算机绝不是这么画的。计算机的画画是好比我们打算画一个人，计算机会拿到关于这个人不同的照片，计算机认为这些不同的照片是从这个人分布中采样出来的一个个样本。而不同的人分布自然也不尽相同，就好比你的眉毛眼睛鼻子的轮廓都和别人不一样。
一文弄懂 Diffusion Model（DDPM）+ 代码实现
热门推荐
Drug discovery
11-27 1万+
一文弄懂 Diffusion Model
生成模型 | 去噪扩散模型 DDPM 半小时理论扫盲
CV_Autobot的博客
12-02 429
作者|黄哲威 hzwer编辑| 自动驾驶之心原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/9140786426点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『扩散模型』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文本文希望先跳过很多不熟悉的名词和定理，找出我认为适合初学者理解的部分，下一篇...
如何利用DDPM模型的逆向过程进行单步生成，并阐述概率流ODE在此过程中的作用？
11-12
DDPM模型的逆向过程是生成模型中的关键步骤，它允许我们从噪声数据分布中采样并逐步还原到原始数据分布。在单步生成的场景下，我们特别关注如何利用逆向过程高效地生成数据样本。 参考资源链接：[深度解析扩散模型...
mindspore打卡第8天：DDPM的训练迭代过程和采样过程
qq_39306047的博客
06-28 1637
mindspore打卡第8天：DDPM的训练迭代过程和采样过程DDPM的unet模型中，训练得到的模型参数 是对于每一个时间步就生成对应一批的参数比如5个时间步对应5批不同的参数，还是说在几个时间步中的参数是迭代更新的比如一起参数随5个时间步更新还是一批？在Diffusion Models，特别是DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）中，其核心组件之一是U-Net这样的网络架构，该架构用于逐步逆转扩散过程，从而生成高质量的数据样本。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 253
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 479
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
最新发布
2501_92808811的博客
11-25 303
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 448
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 472
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1956
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 506
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 319
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
DDPM模型
03-16
<think>嗯，用户想了解DDPM模型的相关信息，包括原理、实现方法和应用场景。首先，我需要回忆一下DDPM的基本概念。根据提供的引用，DDPM是基于扩散过程的生成模型，灵感来自非平衡热力学。它的核心是通过马尔可夫链逐步添加噪声，然后学习逆向过程去噪生成数据。 接下来，原理部分需要分步骤解释。前向过程是逐步加噪，每次添加高斯噪声，这类似于扩散现象。这里可能需要数学公式，比如使用$q(x_t|x_{t-1})$表示每一步的转移。然后逆向过程是学习如何从噪声中恢复数据，这里涉及变分推断，估计条件概率分布。引用中的变分推断和马尔可夫链需要结合起来说明。 实现方法方面，DDPM需要定义时间步的beta调度，比如线性或余弦调度。网络架构通常使用U-Net，结合时间步嵌入。训练过程需要最小化噪声预测的损失函数，这部分可以用均方误差。引用里提到了训练过程的公式分析，可能需要具体说明损失函数的形式。 应用场景方面，用户提供的引用提到高质量图像生成、灵活控制和可解释性。需要列举具体的应用，比如图像合成、风格迁移等，并引用相关引用中的内容。 另外，用户示例中的结构需要遵循，比如分章节，使用LaTeX公式，并在引用后添加标识。要注意所有行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，并检查语法正确性。 可能还需要生成相关问题，考虑用户可能进一步想知道DDPM与其他模型（如VAE、GAN）的区别，优化方法，或者数学推导细节。需要确保问题相关且基于现有内容。 最后，确保回答结构清晰，逐步引导用户理解，同时保持真实可靠，引用提供的资料。</think>### DDPM模型详解 #### 一、基本原理 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model）是一种基于**扩散过程**的深度生成模型，其核心思想通过**马尔可夫链**逐步向数据添加噪声，再学习逆向过程从噪声中重建数据[^1]。 ##### 1. 前向过程（扩散过程） 定义马尔可夫链逐步添加高斯噪声： $$q(x_{1:T}|x_0) = \prod_{t=1}^T q(x_t|x_{t-1})$$ 其中单步噪声添加公式为： $$q(x_t|x_{t-1}) = \mathcal{N}(x_t; \sqrt{1-\beta_t}x_{t-1}, \beta_t\mathbf{I})$$ 其中$\beta_t$是预定义的噪声调度参数，控制噪声添加速度[^4]。 ##### 2. 逆向过程（去噪过程） 学习反向分布$p_\theta(x_{t-1}|x_t)$，通过神经网络预测噪声： $$\mu_\theta(x_t,t) = \frac{1}{\sqrt{\alpha_t}} \left( x_t - \frac{\beta_t}{\sqrt{1-\bar{\alpha}_t}} \epsilon_\theta(x_t,t) \right)$$ 其中$\alpha_t=1-\beta_t$，$\bar{\alpha}_t=\prod_{s=1}^t \alpha_s$，$\epsilon_\theta$是噪声预测网络[^3]。 #### 二、实现方法 ##### 1. 关键组件 - **噪声调度**：采用余弦调度定义$\beta_t$，平衡高频与低频信号处理 - **U-Net架构**：加入时间步嵌入，用于噪声预测 - **损失函数**：简化后的均方误差损失： $$L(\theta) = \mathbb{E}_{t,x_0,\epsilon} \left[ \|\epsilon - \epsilon_\theta(\sqrt{\bar{\alpha}_t}x_0 + \sqrt{1-\bar{\alpha}_t}\epsilon, t)\|^2 \right]$$ ##### 2. 训练流程 ```python # 伪代码示例 for batch in dataset: x0 = sample_real_data() t = uniform_sample(1, T) ε = sample_gaussian_noise() xt = sqrt(α_bar_t)*x0 + sqrt(1-α_bar_t)*ε ε_pred = model(xt, t) loss = mse_loss(ε, ε_pred) update_model(loss) ``` #### 三、应用场景 1. **高质量图像生成**：生成分辨率达1024x1024的逼真图像 2. **医学影像重建**：用于低剂量CT图像去噪 3. **音频合成**：生成自然语音片段 4. **分子设计**：生成新型药物分子结构 #### 四、优势特点 1. **训练稳定性**：相比GAN没有模式崩溃问题 2. **渐进式生成**：可通过调节时间步控制生成过程 3. **理论保障**：基于非平衡热力学的数学框架
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值