5.将扩散模型应用于具有特殊结构的数据

最新推荐文章于 2025-01-08 11:19:58 发布
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分类专栏： 扩散模型 文章标签： 机器学习 人工智能
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        虽然扩散模型在图像和音频等数据应用领域中取得了巨大的成功，但他们不一定能无缝地转移到其他模态上。在许多重要的领域，数据有特殊的结构。为了让扩散模型有效运作，必须考虑并处理这些特殊结构。比如，经典扩散模型所依赖的分数的函数仅在连续装据域才有定义，而对于离散型数据没有定义，或者数据位于低维流形式上时，就会出现问题。为了应对这些挑战，扩散模型必须以各种方式进行调整。
5.1 离散数据
        大多数扩散模型都是针对连续数据域的，因为DDPM中使用的高斯噪动连续性数据，并不适合作为噪声加入离散数据;而SGM和ScoreSDE所要求的分函数也只在连续数据域中定义。分数函数的定义是数据概率密度函数的对数的导数，而离散数据则无法定义分数函数，因为离散数据没有概率密度函数。为了克服这一困难,一些人设计了可以生成离散数据的扩散模型。VQ-Difusion先用VQ-VAE将image 的特征空间离散化成 token,后将前向过程中加入的高斯噪声替换为在离散数据空间上的随机游走，或一个随机蔽(mask)操作。每个image 的 token 有_a{t}+\beta _{t}的概率保持之前的值，有K\beta _{t}的概率从K个类别中进行重采样。利用前向转移核的马尔可夫性可以类似地解析计算出q(xt-1|x0，

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扩散模型（Diffusion Model）最新综述！
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masked diffusion模型简化和泛化：离散数据生成的新希望
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分子熵离散扩散模型: 通过估计数据分布比率建模
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标题中的“BrepGen”指的是一个用于生成B样条曲面表示（B-representation，简称B-rep）的扩散模型，其特色在于结合了结构化的潜在几何。B-rep是计算机辅助设计（CAD）领域中一种重要的几何表示方法，它通过边界表示...
高斯扩散模型matlab代码-ivim_tools:用于研究具有流量补偿扩散梯度的体素不相干运动的脚本和数据
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在IT领域，尤其是在医学成像和信号处理技术中，高斯扩散模型是一个重要的概念，它在研究生物组织的微观结构方面发挥着关键作用。本文将深入探讨“高斯扩散模型”以及与之相关的MATLAB代码实现，特别是针对“体素不...
【扩散模型】1、扩散模型 | 到底什么是扩散模型?
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本文简单介绍扩散模型
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2.1、统计学简介在统计学中，一切都是分布（Distribution），到处都是分布。统计学的根本目的就是获得数据分布。只要得到了数据的分布，那一切问题都迎刃而解。但现实数据的分布往往是不可得的，是极其复杂的，所以统计学在应用中到处充满假设：假设样本服从独立同分布原理；假设噪声服从高斯分布；假设特征之间相互独立等。翻开机器学习或者数理统计的书籍，到处充满着假设。没办法，现实问题太复杂！如何获得复杂的未知分布呢？最常用的方法就贝叶斯推断。2.2、贝叶斯推断贝叶斯推断的目的就是：找出复杂的未知分布。
从经典到创新，揭秘扩散模型的6大王牌与5大创新思路
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干货分享！让你通俗理解扩散模型
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达还有谁没有看过diffusion的工作，席卷AI圈的diffusion到底是什么？本文作者用尽量通俗的描述向大家解释 diffusion 的来龙去脉。实验室最近人人都在做扩散，从连续到离散，从 CV 到 NLP，基本上都被 diffusion 洗了一遍。但是观察发现，里面的数学基础并不是模型应用的必须。其实大部分的研究者都不需...
扩散模型与生成模型详解
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详细介绍了扩散模型的原理及其使用
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1. 前言 随着 Stable Diffusion 在 AI 绘图领域取得巨大成功，扩散模型 (Diffusion Model) 作为当下最强大的一类生成模型，引起了 AI 研究者广泛的兴趣。扩散模型最早可追溯到 ICML'15 的一篇论文《Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics》，在这篇论文中，作者首次将扩散模...
从4篇经典论文看扩散模型在图上的研究进展
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预训练包含1.35 百万张 的 MRI（磁共振成像）的髋关节正常图像、CT（计算机断层扫描）的腹部正常图像、MRI 的踝关节带骨折的图像、MRI 的正常脑部图像、超声波的甲状腺图像以及 MRI 的带有椎间盘病理的脊柱图像。扩散模型，生成既真实又多样的合成医学图像数据，同时保留原始医学图像的关键特征，并通过融入对象的边缘信息来指导合成过程。这些图像是由扩散模型根据原始图像和边缘图像生成的，旨在展示扩散模型可以如何生成各种不同类型的医学图像。作为模型生成图像时的一个条件输入，帮助模型理解图像中的主要结构。
Diffusion model—扩散模型
sunningzhzh的博客
06-13 2万+
文章目录摘要一、简介二、扩散过程2.1 定义扩散过程2.2 重参数技巧得到迭代公式2.3 得到全局扩散公式2.4 扩散过程实现代码2.4.1 总结扩散公式2.4.2 代码三、逆扩散过程3.1 目标公式3.2 后验条件概率四、优化目标4.1 损失函数公式推导4.2 损失函数代码实现五、算法流程5.1 模型训练代码5.2 模型采样代码5.3 训练好的模型效果 摘要 The diffusion model is a generative model of the Encoder-Decoder architect
扩散模型应用于时间序列
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01-17
### 扩散模型在时间序列中的应用 扩散模型作为一种强大的生成模型，在处理复杂数据分布方面表现出色。对于时间序列的应用，这些模型能够捕捉到长期依赖性和复杂的动态特性。 #### 时间序列建模挑战 传统的时间序列分析方法通常假设线性关系或特定类型的非线性结构，这使得它们难以应对高度波动的数据集[^1]。相比之下，扩散模型通过逐步引入噪声并学习如何逆转这一过程来进行有效的特征提取和模式识别。 #### 应用场景 - **金融预测**：金融市场具有极高的不确定性和快速变化的趋势，因此非常适合使用具备强大泛化能力的扩散模型。 - **医疗监控**：患者健康状况随时间演变的过程可以被视作一种特殊形式的时间序列；利用此类模型可以帮助医生更早发现潜在风险因素。 - **工业自动化控制**：通过对设备运行状态的历史记录进行建模，实现对未来性能指标的有效估计，从而提前采取预防措施减少故障发生概率。 #### 实施方案概述 为了将扩散模型应用于实际项目中，以下是简化版的工作流： ```python import torch from diffusers import DDPMScheduler, UNet2DModel scheduler = DDPMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, num_train_timesteps=1000) model = UNet2DModel( sample_size=(sequence_length, feature_dim), # 输入维度取决于具体应用场景下的时间步数与每一步所含有的特征数量 in_channels=feature_dim, out_channels=feature_dim, layers_per_block=2, block_out_channels=(128, 256), down_block_types=("DownBlock2D", "AttnDownBlock2D"), up_block_types=("AttnUpBlock2D", "UpBlock2D") ).to("cuda") loss_fn = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4) ``` 此代码片段展示了构建一个简单的基于PyTorch框架下用于一维信号（即时间序列）去噪任务的UNet架构实例。需要注意的是，真实世界里可能还需要考虑更多细节配置以及针对不同领域特点做出相应调整。
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