从VAE到Diffusion生成模型详解(1)：变分自编码器VAE

已于 2023-09-01 21:38:15 修改
阅读量1.5k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AI算法 文章标签： 计算机视觉
于 2023-07-13 01:27:41 首次发布
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/orangerfun/article/details/131618295
本文首先介绍了生成式模型的概念和分类，包括PixelRNN/CNN的图像生成原理。接着详细阐述了变分自编码器（VAE）的基础，包括自编码器的目标和VAE解决的问题，以及VAE的结构和损失函数。通过公式推导，解释了VAE如何通过高斯混合模型来逼近复杂的图像分布，并展示了VAE在图像生成任务中的应用。
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
AIGC实战——使用变分自编码器生成面部图像
盼小辉丶的博客
11-19 8445
在本节中，我们将变分自编码器应用于人脸生成问题，并了解如何解码来自标准正态分布的样本点以生成新的人脸。此外，通过在潜空间内执行向量运算，我们可以实现一些新奇的效果，如人脸形态变换和特征操作。
AIGC实战——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)
盼小辉丶的博客
11-16 8374
变分自编码器通过在模型中引入随机性，并限制潜空间中的点的分布来解决自编码器存在的问题。只需进行一些微小的调整，就可以将自编码器转换为变分自编码器，从而使其成为真正的生成模型。在本节中，我们介绍了变分自编码器的基本原理，并使用 `Keras` 实现了一个变分自编码器用于生成 Fashion-MNIST 图像。
图像生成-VAE（变分自编码器）详解
m0_63879480的博客
12-25 5520
生成模型-VAE详解--学习笔记
生成模型 | 从 VAE 到 Diffusion Model （上）
5年+算法工程师，分享人工智能前沿技术，与自己的工程经验，欢迎订阅关注。
05-24 1863
本文深入探讨了图像生成模型的发展，从VAE到最新的扩散模型。详细介绍了各种模型的框架。请参考文章中的脑图，让您一目了然地了解AIGC的发展历程。
Diffusion Autoencoders: Toward a Meaningful and Decodable Representation
qq_43800752的博客
09-27 1183
扩散概率模型 (DPM) 在图像生成方面取得了显着的质量，可与 GAN 相媲美。但是与 GAN 不同，DPM 使用一组潜在变量，这些变量缺乏语义含义，不能作为其他任务的有用表示。本文探索了使用DPM进行表示学习的可能性，并试图通过自动编码提取输入图像的有意义和可解码的表示。我们的关键思想是使用可学习的编码器来发现高级语义，并使用 DPM 作为解码器来对剩余的随机变化进行建模。我们的方法可以将任何图像编码为两部分潜在编码，其中第一部分在语义上有意义且线性，第二部分捕获随机细节，允许近乎精确的重建。
diffusion和vae
m0_51347013的博客
09-19 518
1、VAE预测的z和输入的x是有关的，映射关系需要学习参数；diffusion的xt不需要一步步迭代，最后xt符合一个正态分布，参数都是已知的2、VAE的z和x维度不一样；diffusion的xt和x0维度一样。
Diffusion常见VAE使用及其训练（autoencoder ）
Drug discovery
03-11 6431
Latent Diffusion Models 包含很多Kl8/4...的VAE，这些VAE可以使用自己的数据集进行预训练：网址：GitHub - CompVis/latent-diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models没有发现训练代码...他俩与“kl-f8-VAE”的区别：它们是为了增强stable diffusion人脸的训练- trained on LAION-aesthetics+human：The
计算机视觉中的变分方法-扩散（Diffusion）
cys119的博客
11-23 2998
最近在看一个计算机视觉中的变分方法系列的视频，是德国慕尼黑工大出的，讲课老师是LSD-SLAM的作者Daniel Cremers，老师讲得很清楚，看了还是很有收获的。我已经变成Cremers大神的脑残粉了，有兴趣看视频的戳这里Variational Methods for Computer Vision Diffusion equation: 扩散是一种物理过程，是让空间中的物质的浓度分布u(x...
第22篇：变分自编码器（VAE）与扩散模型：生成模型的另一条路
最新发布
to do , to be .
09-12 1131
本文系统介绍了变分自编码器(VAE)和扩散模型(Diffusion Models)两大生成模型。首先解析VAE的变分推断原理、重参数化技巧及其损失函数，然后详细讲解扩散模型的前向扩散与反向去噪过程，特别是DDPM的噪声预测机制。通过PyTorch实战演示了MNIST图像生成，对比分析了GAN、VAE和扩散模型的特点：VAE具有概率解释但生成模糊，扩散模型质量高但速度慢，GAN生成锐利但训练不稳定。文章为理解概率生成模型提供了理论基础和实现指导，并建议进一步学习Latent Diffusion等高级应用。
概览：VAE, GAN, Flow Model 和 Diffusion 的关系（一）：VAE 与 GAN
m0_63635128的博客
06-28 1969
以图片生成和处理任务为例，假设我们的研究对象是一个16 * 16 的RGB图片，抛开对图片内容的限制，假如我们完全随机地生成这样一个尺寸的图片，每个像素的可能取值有 256 * 256 * 256 个，整个图片的可能取值情况有$ N = ( 256 \cdot 256 \cdot 256 ) ^ {(16 \cdot 16 )} $个。我们把可能随机生成的这样的一个图片设为（或者说，记为，表示为）一个随机变量 X，X的所有可能取值个数为 N，则我们可以将其样本空间表示为SX​X1​X2​。
图像生成（2）：diffusion vae gan
weixin_45653353的博客
10-14 387
马尔可夫性：系统的下一个状态S(t+1)仅仅与当前状态S(t)有关，与之前状态无关N阶马尔可夫过程：每个状态依赖于前N个状态马尔可夫链X在时刻t的状态分布，可以由在时刻(t−1) 的状态分布以及转移概率分布决定平稳分布：若干个时间步后收敛于平稳分布。
概览：VAE, GAN, Flow Model 和 Diffusion 的关系（二）：Diffusion Model
m0_63635128的博客
06-28 745
Diffusion Model（DDPM）的基本思路 对于隐变量模型给出的基本思路： p(x)=∫p(x∣z)p(z)dzp(x)=\int p(x|z) p(z) \mathrm{d}zp(x)=∫p(x∣z)p(z)dz VAE给出的优化是提高 p(z)p(z)p(z)的采样效率： encoder 用参数化的后验分布模型 qθ(z∣x)q_\theta(z|x)qθ​(z∣x)，直接预测均值μ\muμ和方差Σ\SigmaΣ，使得 qθ(z∣x)=N(μ,Σ)q_\theta(z|x) = N(\mu,
DiffuseVAE：完美结合VAE和Diffusion Models
沉迷单车的追风少年
02-08 4427
前言：本专栏博文《从VAE到Diffusion Model_沉迷单车的追风少年-优快云博客》讨论过VAEs和diffusion models之间的区别和联系。生成式模型的根本任务是捕捉底层的数据分布，并学习以无监督的方式从数据的显式/隐式分布中生成新的样本。本文介绍DDPM最新的研究成果DiffuseVAE，解决低维潜在空间上生成样本质量差、采样速度慢等问题。 目录 VAE简介 DDPM简介 VAE优缺点与DDPM的优缺点 VAE优缺点 DDPM优缺点 DDPM+VAE：完美结合两者优点.
从VAE到Diffusion Models
沉迷单车的追风少年
11-27 7971
前言：前面几篇文章更多的在思考GAN和diffusion model之间的关系，VAE作为最经典的生成模型之一，本文从VAE出发，聊一聊VAE和diffusion model之间的爱恨情仇。 为什么diffusion model扩散模型可以称为score-based models？_沉迷单车的追风少年-优快云博客 击败GANs的新生成式模型：score-based model(diffusion model)原理、网络结构、应用、代码、实验、展望_沉迷单车的追风少年-优快云博客 Diffusio.
DiffuseVAE：融合VAE和Diffusion Models的完美结合
loop_syntax648的博客
09-20 1140
在机器学习领域，生成模型是一类重要的模型，它们可以学习数据的分布并生成新的样本。近期，研究人员提出了一种新的模型，称为DiffuseVAE，它将VAE和Diffusion Models相结合，带来了更强大的生成能力。它通过编码器将数据映射到潜在空间，然后通过Diffusion过程模拟数据的动态演化，最后通过解码器将潜在表示映射回数据空间。通过Diffusion过程，模型能够捕捉数据的时间依赖性和演化模式，从而生成更加准确和多样化的样本。以上是基于TensorFlow的DiffuseVAE模型的源代码实现。
Diffusion 扩散模型：论生成领先多样性，GAN太单一；论尊贵清晰度独占鳌头，VAE常失真
Debroon
12-11 5716
后来，Diffusion 扩散模型也是生成模型，且在图像生成上，优于 GAN 和 VAE。扩散模型在生成样本时采用了一种不同的方式，它通过在生成过程中逐渐扩散噪声来生成样本。相反，扩散模型只需要在生成过程中进行逐步的扩散操作，使生成的样本逐渐接近真实分布。加噪声和去噪声操作都是正态分布，网络的训练目标应该是让每对正态分布更加接近。扩散模型的训练过程也更加稳定，不需要像GAN那样同时训练生成器和判别器。最直观的想法，肯定是让两个正态分布的均值尽可能接近，方差尽可能接近。
生成模型 | 从 VAE 到 Diffusion Model （下）
5年+算法工程师，分享人工智能前沿技术，与自己的工程经验，欢迎订阅关注。
05-27 3380
主要介绍了Diffusion Model的发展历程和文生图模型的基本架构，从开山鼻祖DDPM开始应用扩散模型做图片生成，到现在图像可以根据语言来做相应的生成，修改。。总之，一文让你了解diifusion model,和他的一些经典模型应用。
【扩散模型基础知识】Diffusion Model中的重参数化和VAE中的重参数化的区别
页页读
03-05 5699
在机器学习中，重参数化（reparameterization）是一种技术，用于改变模型参数的表达方式，以便能够更高效或者更稳定地进行优化。它在不同的模型中有不同的应用和含义。下面我们分别看看在扩散模型（Diffusion Models）和变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）中重参数化的含义及其区别。
Diffusion——与VAE、GAN的区别
Irving.Gao的博客
04-07 9160
AE与VAE的区别 AE通过Encoder产生了一个对输出和输出一一对应的embedding，因此它不具有生成能力； 而VAE是通过Encoder将输入投射在一个分布中，我们可以通过控制模型的参数从而控制模型的输出，因此它具有生成能力。 VAE、GAN、Diffusion model的区别 Diffusion
评论
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