【DDPM】DDPM模型原理介绍（1）

原创 已于 2023-12-29 20:39:10 修改
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#DDPM模型介绍 #深度生成模型 #图像处理 #CV #深度学习

于 2023-12-29 00:02:21 首次发布

总体介绍

从整体上看，DDPM包括两个过程，即：扩散过程和反向过程。其中，扩散过程就是对一张图片逐渐添加高斯噪声，直至其变成随机噪声；而反向过程实际上是一个去噪过程，根据扩散过程中学习到的图片风格，对随机噪声逐渐进行去噪，最终生成一张与学到的风格相同的图片。DDPM的本质作用就是：学习训练数据的分布，从而生成尽可能符合训练数据分布的真实图片。

扩散过程

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反向过程

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小白冲鸭
关注
使用FLUENT进行DDPM DEM模型操作
TrDelphi的博客
09-20 2020
通过合理设置模型参数和运用FLUENT的求解和后处理功能，我们可以获得准确的模拟结果，并提供有关颗粒流动的深入理解。在“模拟”选项卡中，我们可以定义颗粒流体系统的初始条件，如初始速度、温度等。安装完成后，在FLUENT的界面中选择“创建新的模型”，然后选择“离散元素法（DEM）”作为模型类型。通过选择合适的图表和图像选项，我们可以查看颗粒的运动轨迹、颗粒分布情况以及其他感兴趣的参数。请注意，在实际操作中，你需要根据具体问题和实际情况进行参数设置和模型调整，以获得最佳的模拟效果。
带你手撸扩散模型:DDPM原理及PyTorch代码实现
AI大模型应用之禅
05-22 4835
近年来，深度学习技术在图像生成领域取得了显著的进展，其中以扩散模型（Diffusion Models）最为突出。扩散模型的核心思想是通过逐步添加高斯噪声，将真实图像转换为噪声图像，然后学习逆转这个过程，从噪声中恢复出原始图像。这种方法在图像生成、图像修复、图像超分辨率等任务中都展现出了强大的能力。DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）是一种经典的扩散模型，其核心思想是通过学习一个噪声预测器来实现逆向扩散过程。
【FLUENT案例】05：DDPM模型
Charles_Li2014的博客
04-04 4418
本例利用FLUENT的DDPM模型对提升管进行模拟。 1 介绍 本案例演示在FLUENT中利用稠密离散相模型（Dense discrete phase model，DDPM)模拟2D提升管。DDPM模型用于第二相，考虑颗粒的粒径分布。 本案例演示的内容包括： 使用Eulerian多相流模型 设置DDPM模型 使用合适的求解器求解案例 后处理 2 ...
DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models，去噪扩散概率模型）
最新发布
jerwey的博客
05-07 716
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 Models）扩散模型简述
zhL816的博客
11-22 2万+
扩散模型
私有化部署 Llama3 大模型, 支持 API 访问
chenxyuan1tuo的博客
06-18 1395
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。
一文读懂扩散模型，DDPM原理+代码解读
weixin_37817275的博客
04-21 2万+
扩散模型：和其他生成模型一样，实现从噪声（采样自标准正态分布）生成目标数据样本。扩散模型包括两个过程：前向过程（forward process）和反向过程（reverse process），其中前向过程又称为扩散过程（diffusion process）。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），其中反向过程可用于生成数据样本（它的作用类似GAN中的生成器，只不过GAN生成器会有维度变化，而DDPM的反向过程没有维度变化）。
Sora揭底系列模型介绍 (VAE/DDPM/SD/DiT/Sora)
03-13
### Sora揭底系列模型介绍(VAE/DDPM/SD/DiT/Sora) #### 变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE） ##### 定义与原理 变分自编码器（VAE）是一种结合了自编码器（Autoencoder）和变分贝叶斯方法的深度学习...
扩散模型(diffusion model) （DDPM）处理表格数据的项目案例
05-22
扩散模型（Diffusion Model，简称DDPM）是一种新兴的生成模型，主要在图像生成领域取得了显著成果。然而，它的应用并不仅限于此，处理表格数据也是其潜在的应用方向。本项目案例将展示如何利用扩散模型对表格数据...
ansys fluent旋风分离器案例（多相流）（ddpm）
04-15
《ANSYS Fluent旋风分离器案例分析：多相流与DDPM模型详解》 在现代工业过程中，旋风分离器是一种广泛应用的设备，主要用于气固分离，如烟气脱硫、粉尘收集等。ANSYS Fluent作为全球领先的流体动力学仿真软件，提供...
深入了解去噪扩散概率模型（DDPM）：原理、实现与应用
m0_62153576的博客
04-16 137
总的来说，DDPM是一种强大的生成模型，在生成新图像方面可以提供出色的结果。该模型通过先向原始图像添加噪声，然后消除噪声，生成一个与原始图像相似但噪声更少的新图像。通过训练，模型可以对前向扩散过程中每一步的噪声水平进行最大似然估计。由于DDPM能够成功生成高质量的图像，且无需进行对抗训练，因此在许多领域得到了应用。
狗都能看懂的DDPM论文详解
个人学习笔记
04-07 1万+
DDPM的推导笔记，更深刻理解stable diffusion，从不同角度去学习去噪网络
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 6023
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)。
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qq_45752541的博客
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生成模型之扩散模型DDPM
Barbara‘s Blog
12-20 5079
Diffusion model
通俗理解DDPM：生成扩散模型
zcyzcyjava的博客
09-21 7224
本文将逐渐介绍近两年关于生成扩散模型的一些进展。据说生成扩散模型以数学复杂闻名，似乎比VAE、GAN要难理解得多，是否真的如此？扩散模型真的做不到一个“大白话”的理解？让我们拭目以待。
去噪扩散概率模型（DDPM）的简单理解
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）
AIGC系列之：DDPM原理解读（简单易懂版）
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
11-27 3597
在Encoder部分中，UNet模型会逐步压缩图片的大小；在Decoder部分中，则会逐步还原图片的大小。同时在Encoder和Deocder间，还会使用“残差连接”，确保Decoder部分在推理和还原图片信息时，不会丢失掉之前步骤的信息。Stable Diffusion主要包含三个模块：VAE模块：Variational Auto Encoder, ELBO loss, KL loss, GAN,
Diffusion model之DDPM
驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。
03-09 1463
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。
DDPM 模型
04-02
### DDPM模型简介 去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM）是一种基于扩散过程的概率生成模型，它通过逐步添加高斯噪声将输入数据破坏到纯噪声状态，并反向学习这一过程以从噪声中重建原始数据[^1]。 DDPM的核心思想来源于变分自编码器（VAE），但它采用了一种更复杂的前向扩散过程和逆向生成过程。在前向过程中，模型逐渐增加噪声；而在逆向过程中，则是从加噪声的数据中还原出清晰的样本[^3]。 --- ### DDPM模型的工作原理 #### 1. **前向扩散过程** 前向扩散过程是一个马尔可夫链，其中每一步都通过对当前数据加入少量高斯噪声来模糊化数据。假设初始数据 \( x_0 \)，经过 \( T \) 步后变为完全随机的噪声 \( x_T \)[^4]。 该过程可以表示为： \[ q(x_t | x_{t-1}) = N(x_t; \sqrt{1-\beta_t}x_{t-1}, \beta_t I) \] 这里，\( q(x_t|x_{t-1}) \) 表示第 \( t \) 步的状态由上一步 \( x_{t-1} \) 和参数化的方差 \( \beta_t \) 决定。 #### 2. **逆向生成过程** 逆向生成过程的目标是学习如何从前向扩散得到的噪声中恢复原始信号。这可以通过训练神经网络预测每个时间步上的噪声项并将其移除来完成。具体来说，目标是最小化以下损失函数： \[ L(\theta) = E_q[x_0]\sum_{t=1}^{T}\frac{\beta_t}{2\sigma_t^2}||\epsilon - \hat{\epsilon}_\theta(x_t,t)||^2 \] 这里的 \( \hat{\epsilon}_\theta(x_t,t) \) 是模型预测的噪声值，而 \( \epsilon \) 则是实际添加的噪声。 --- ### DDPM模型的实现方法 为了实现DDPM模型，通常会遵循以下几个方面： #### 数据预处理 准备高质量的训练数据集非常重要。这些数据会被标准化以便于后续建模[^2]。 #### 构建神经网络架构 常用的架构包括U-Net结构或其他卷积神经网络形式，它们能够有效捕捉空间特征并支持多尺度信息传递。 以下是简单的PyTorch代码片段展示如何定义基础框架的一部分： ```python import torch.nn as nn class SimpleUNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleUNet, self).__init__() # 定义Unet层... def forward(self, x, time_steps): # 实现正向传播逻辑... pass ``` #### 训练流程设计 设定超参如批次大小(batch size), 学习率(learning rate)以及总迭代次数(epoch number)等，并利用GPU加速运算效率。 --- ### DDPM的应用场景 由于其强大的生成能力，DDPM已被广泛应用于多个领域: - 图像合成：生成逼真的照片级图像。 - 超分辨率重建：提升低分辨率图片的质量至高清版本。 - 文本到图像转换：依据给定描述文字创造相应视觉内容。 - 医疗影像分析：辅助医生诊断疾病或者研究病变区域特性。 ---
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