扩散模型中的prediction_type详解

已于 2024-09-20 19:24:53 修改
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分类专栏： diffusion 文章标签： 人工智能 计算机视觉 深度学习 stable diffusion stablediffusion
于 2024-09-20 19:24:37 首次发布
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最近在学习Diffusion，今天在coding的过程中，看到了一个参数prediction_type，目前代码里面是有三种类型，分别是sample、epsolon和v_prediction，在好奇心的驱使下，我想要对prediction_type一探究竟，在这里也顺便记录一下。

什么是prediction_type

prediction_type是扩散模型中调度器（scheduler）的一个重要参数。它决定了模型在训练和推理过程中如何预测噪声或潜在变量，不同的预测类型会影响模型的性能和生成效果。

prediction_type的类型以及作用

epsilon

作用：epsilon类型是直接预测添加到原始图像中的噪声。模型学习预测在扩散过程中每个时间步添加到图像中的噪声值。在去噪过程中，根据模型预测的噪声来逐步去除噪声，恢复原始图像。
通常应用于传统的扩散模型，如原始的DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）模型。它是一种较为直观的预测方式，通过预测噪声的方式来逼近真实的无噪声图像。

举例：在Stable Diffusion v1.x模型中，通常使用epsilon作为预测类型。例如，当使用预训练的Stable Diffusion v1.x模型进行图像生成时，模型的调度器会根据epsilon

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