微信开发

最新推荐文章于 2025-05-07 16:49:31 发布
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通俗理解DDPM到Stable Diffusion原理
orangerfun的博客
08-27 2154
Stable diffusion原理详解
【计算机视觉】PixelRNN 讲解
LJR的博客
06-21 481
PixelRNN Diagonal BiLSTM Row LSTM Multi-Scale PixelRNN PixelCNN gated conditional MASK 生成图像 串行 并行 state_to_state input_to_state 感知野 MINST、CIFAR-10 ImageNet 残差 Residual skip Softmax
私有化部署 Llama3 大模型, 支持 API 访问
chenxyuan1tuo的博客
06-18 1381
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。
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 5854
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)。
生成式AI(3):去噪扩散模型DDPM详解
主要分享嵌入式软件、人工智能部分知识
04-18 1153
近年来，扩散模型()在图像生成任务中展现出了极高的性能，逐渐成为继 GANs 和 VAEs 之后的一类重要生成模型。特别是在高分辨率图像合成、图像编辑和音频生成等领域，扩散模型因其稳定性强、生成质量高而备受关注。去噪扩散模型(, DDPM)是扩散模型的代表性方法，其核心思想是将一个图像逐步添加噪声变成纯噪声，再通过一个反向过程一步步去噪还原原始图像。扩散模型的关键在于两个过程：前向扩散过程 和 反向去噪过程，它们通过构建可学习的马尔可夫链，实现从随机噪声中生成高质量数据。扩散模型是一种生成模型，其特点包括：
DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models，去噪扩散概率模型）
最新发布
jerwey的博客
05-07 606
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。
diffusion:去噪扩散概率模型
03-19
去噪扩散概率模型 乔纳森·何（Jonathan Ho），阿杰伊·贾恩（Ajay Jain），彼得阿比尔 论文： : 网址： ： 实验在Google Cloud TPU v3-8上运行。需要TensorFlow 1.15和Python 3.5，以及CPU实例的以下依赖关系（请参阅requirements.txt ）： pip3 install fire pip3 install scipy pip3 install pillow pip3 install tensorflow-probability==0.8 pip3 install tensorflow-gan==0.0.0.dev0 pip3 install tensorflow-datasets==2.1.0 培训和评估脚本位于scripts/子目录中。运行训练和评估的命令在脚本顶部的注释中。数据存储在GCS存储桶中。编写脚本
去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model，DDPM）
SongGu1996的博客
10-24 1万+
去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM）在2020年被提出，向世界展示了扩散模型的强大能力，带动了扩散模型的火热。笔者出于兴趣自学相关知识，结合网络上的参考资料和自己的理解介绍DDPM。
一文详解去噪扩散概率模型（DDPM）
2401_84033492的博客
06-19 3217
节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。去噪扩散概率模型（DDPM）是一种新颖的高质量图像生成方法。现在事实证明，扩散模型可以轻松超越标准生成对抗网络（GAN）。我们有一个正向过程和一个反向过程。前向过程向图像添加高斯噪声。这将导致均值和单位方差为零的高斯分布。在相反的过程中，我们尝试从高斯噪声分布​​中重新创建图像。
去噪扩散概率模型（公式）
weixin_45932783的博客
06-12 604
​Z1 服从 1−αt  1 - \alpha _{t}\:\:1−αt​高斯分布分布，而αt−αtαt−1Z2\sqrt{\alpha_{t} - \alpha_{t}\alpha_{t-1}}Z_{2}αt​−αt​αt−1​​Z2​服从αt−αtαt−1\alpha_{t} - \alpha_{t}\alpha_{t-1}αt​−αt​αt−1​高斯分布 所以：1−αtZ1+αtαt−1Z2\sqrt{1 - \alpha _{t}}Z_{1} + \sqrt{\alpha_{t}\alpha_{
【扩散模型】2、DDPM | 去噪扩散概率模型开山之作
呆呆的猫的博客
03-20 4174
本文简单介绍 DDPM
【Diffusion】Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)小白入门指南
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
01-08 764
DiffusionModel的基本概念影像生成系统的应用DALL-EImagenDiffusionModel的运作原理生成图片的步骤从高斯分布中采样噪声向量使用Denoise模块逐步去噪从噪声到清晰图片的过程类比米开朗基罗的雕像创作Denoise模型的详细说明反复使用同一个Denoise模型额外输入噪声严重程度数值Denoise模型的内部结构NoisePredictor的作用预测并减去噪声NoisePredictor的训练方法人为创造训练数据。
扩散点云：用于3D点云生成的扩散概率模型（CVPR 2021）
03-03
用于3D点云生成的扩散概率模型 [] [] CVPR 2021论文“用于3D点云生成的扩散概率模型”的官方资料库。 更新 2021年3月1日，代码即将发布。
小白读论文——Denoising Diffusion Probabilistic Model 以及 代码理解
weixin_74479558的博客
08-22 1223
下一时刻的图像是由上一时刻的图像加上噪音得到的xtβt×ϵt1−βt×xt−1xt​βt​​×ϵt​1−βt​​×xt−1​xtx_txt​ttt时刻的图像ϵt\epsilon_tϵt​ttt时刻随机生成的噪声图像βt\beta_tβt​:是提前准备好的常数，不同时刻的值不同，随着ttt的增大而增大，因此表明越到后面，加的噪音越多。
去噪扩散概率模型（DDPM）
whaosoft143ai的博客
10-12 1077
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。
去噪扩散概率模型DDPM
weixin_48029667的博客
09-18 797
如，对于标准正态分布X~N(0,1)，对于x∉(-1,1)，我们称这些随机变量为。
（三）2. 深度生成模型-扩散模型(去噪扩散概率模型)
weixin_40614311的博客
10-06 1726
扩散概率模型是一个参数化的马尔可夫链，使用变分推理训练，在有限时间后产生与数据匹配的样本。这条链的转换被学习为逆转扩散过程，扩散过程是一个马尔可夫链，它逐渐向相反采样方向的数据增加噪声，直到信号被破坏。
去噪扩散概率模型（DDPM）的简单理解
热门推荐
XavierJ的博客
09-05 1万+
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）
采样算法一：去噪扩散概率模型（DDPM）采样算法详解
m0_59156726的博客
02-27 1091
是一种基于概率论的生成模型，通过模拟数据的扩散和逆扩散过程生成样本。是一种经典的扩散模型，其采样算法是反向去噪过程的核心。的噪声，通过移除该噪声可逐步恢复数据。通过重参数化技巧，可直接从。预测的是前向过程中添加到。，化简后得到均值公式。DDPM 固定方差为。
echarts 纵向柱状图
12-31
### 如何使用 ECharts 创建纵向柱状图 为了创建一个纵向柱状图，在ECharts中需要调整`xAxis`和`yAxis`的设置，使横轴成为类目轴而纵轴成为数值轴。具体来说，可以通过交换原本用于定义横向柱状图中的`xAxis`与`yAxis`属性来实现这一点[^2]。 下面是一个简单的例子，展示了如何通过JavaScript代码构建这样的图表： ```javascript var chartDom = document.getElementById('main'); var myChart = echarts.init(chartDom); var option; option = { title: { text: '示例纵向柱状图' }, tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'shadow' } }, legend: {}, grid: { left: '3%', right: '4%', bottom: '3%', containLabel: true }, xAxis: { type: 'value' // 设置为数值型 }, yAxis: { type: 'category', // 类目型 data: ['类别一', '类别二', '类别三', '类别四', '类别五'] }, series: [ { name: '销量', type: 'bar', data: [24210, 32524, 50434, 52421, 98742], label: { show: true, position: 'insideRight' } } ] }; if (option && typeof option === 'object') { myChart.setOption(option); } ``` 这段脚本初始化了一个名为`myChart`的对象，并设置了其选项参数以显示一个基本的纵向条形图。其中最关键的部分在于`xAxis`被设为数值类型(`type:'value'`)，而`yAxis`则作为分类轴并指定了具体的类别数据。 此外，还可以进一步自定义样式和其他功能特性，比如添加提示框、网格线以及标签等元素，从而让图表更加美观易读。
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