【DDPM】DDPM模型原理介绍（1）

DDPM：扩散与反向过程的生成艺术,
原创 已于 2023-12-29 20:39:10 修改 · 882 阅读 · 7 ·
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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
DDPM通过扩散过程添加高斯噪声至图片，再通过反向过程学习并去噪，模仿训练数据的分布生成逼真图片。核心是理解数据分布并生成新样本。

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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小白冲鸭
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私有化部署 Llama3 大模型, 支持 API 访问
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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。
通俗理解DDPM：生成扩散模型
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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。
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使用FLUENT进行DDPM DEM模型操作
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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）。
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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。
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### 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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