生成模型 | 从 VAE 到 Diffusion Model （下）

已于 2024-05-30 10:22:08 修改
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分类专栏： 大模型论文系列 文章标签： 人工智能 生成式模型 扩散模型 OpenAI diffusion model DALLE 多模态模型
于 2024-05-27 14:11:34 首次发布
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生成模型 | 从 VAE 到 Diffusion Model （上）的链接请点击下方蓝色字体: 上部分主要介绍了，GAN, AE, VAE, VQ-VAE, DALL-E

生成模型 | 从 VAE 到 Diffusion Model （上）

文章目录

我们先来看一下生成模型现在的能力

他能干什么：文生图，生成原有图像之外的新内容，修改图片，生成图片的变体

生成模型现在的能力 示例
文生图 在这里插入图片描述
生成原有图像之外的新内容 在这里插入图片描述
修改图片
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为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？
agito_cheung的博客
03-10 154
VAE（Variational Autoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。它结合了自编码器（Autoencoder）的结构和变分推断（Variational Inference）的思想，能够从数据中学习有意义的潜在表示，并生成与训练数据相似的新样本。VAE的核心思想编码-解码结构编码器（Encoder）：将输入数据（如图像）映射到一个低维的潜在空间（latent space），输出潜在变量的分布参数（如均值和方差）。
从VAE到Diffusion Models
沉迷单车的追风少年
11-27 7640
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.
DiffusionVAE
05-27
扩散变分自动编码器 该代码包含两个目录：modules和run_scripts。 modules目录包含使用run_scripts所需的所有必需的python文件。 run_scripts目录包含“ .py”文件，这些文件用于从MNIST数据集和合成数据集中复制相关歧管的某些结果。 run_mnist文件：此代码为流形运行扩散变分自动编码器：$$ \ mathcal {S} ^ 2 $$，嵌入Tolls \ mathbb {R} ^ 4 $$的扁平圆环，嵌入$$$ \ mathbb { R} ^ 3 $$，$$ \ mathbb {R} \ mathbb {P} ^ 3 $$，$$ \ mathbb {R} \ mathbb {P} ^ 2 $$，$$ \ mathbb {R} ^ 3 MNIST数据集的$$，$$ \ mathbb {R} ^ 2 $$。 它会使用经过训练的模型和图自动
在StableDiffusion中说起VAE时,我们在谈论什么?
m0_71745258的博客
09-02 1147
VAE (Variational Auto-Encoder 变分自动编码器)模型有两部分,分别是一个编码器和一个解码器,常用于AI图像生成在潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)组成中就有VAE模型的身影这里放一张自己总结的stable diffusion 模型推理流程图其中**编码器(encoder)**被用于把图片转换成低维度的潜在表征,转换完成后的潜在表征将作为U- Net模型的输入.反之,**解码器(decoder)**将把潜在表征重新转回图片形式.
stable Diffusion 中的 VAE是什么
最新发布
kcarly的专栏
03-13 1000
VAE在Stable Diffusion中扮演着至关重要的角色，通过编码和解码图像数据，它不仅提高了生成图像的质量和多样性，还优化了计算效率。无论是作为滤镜调整图像细节，还是作为生成模型的核心组件，VAE都为Stable Diffusion的广泛应用提供了强大的支持。流行的Stable Diffusion模型中包含多种VAE（变分自编码器）类型，每种类型都有其独特的特点和应用场景。特点：EMA VAE通过使用指数移动平均值来稳定训练过程，生成的图像锐利且细节丰富。适用场景。
生成模型 | 从 VAE 到 Diffusion Model （上）
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05-24 1609
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。
你真的看懂扩散模型(diffusion model)了吗？(从DALL·E 2讲起，GAN、VAE、MAE都有)
年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
12-03 5392
我们来讲一下什么是扩散模型，如果你不了解一些工作，你可能不清楚它究竟是什么。AI作画（输入一些文字就可以得到与你描述相符的图像）和抖音大火的真图生成漫画风图等都是它的成果。如下图是我利用AI生成的漫画图。文生图以及根据文字/图像对已有图像进行改图，当然这里的工作只是有限的列举，在各个方面扩散模型仍有很多优秀表现。扩散模型是根据文本/图像输入生成原创性的贴近真实的图片输出。值得一提的是，这里原创性。
diffusion和vae
m0_51347013的博客
09-19 375
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 4166
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
概览：VAE, GAN, Flow Model 和 Diffusion 的关系（一）：VAE 与 GAN
m0_63635128的博客
06-28 1626
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
10-14 265
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
06-28 533
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,
【公式解析】Diffusion Model与VAE：生成模型的数学解析
神经美学_茂森的博客
07-25 651
Diffusion Model通过逐步添加噪声来模拟数据的生成过程。其核心思想在于，给定一个数据点x0​，通过一系列步骤逐渐添加噪声，直至得到完全随机的数据点xT​。xt​1−βt​​xt−1​βt​​ϵt​其中，xt​是时刻t的数据点，βt​是时刻t添加的噪声量，ϵt​是时刻t添加的噪声，通常是一个高斯随机变量。
从VAE到Diffusion生成模型详解(1)：变分自编码器VAE
orangerfun的博客
07-13 1215
什么是生成式模型给定训练集，产生与训练集同分布的新样本。如下图所示，希望学习到一个模型pmodelxpmodel​x，它与训练样本的分布pdataxpdata​x相近从下图可以更形象的解释，假设除了问号以外的都是真实数据，模型学习到的分布为整个椭圆以内的区域，那么从椭圆内采样任意一点（如问号）都可以生成一张对应的图片。注意其他图案对应的是真实数据，但是真实数据有限，因此通过学习一个分布就能通过采样生成无限张图片。
【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 4633
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。
DiffuseVAE：完美结合VAE和Diffusion Models
沉迷单车的追风少年
02-08 4150
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.
DiffuseVAE：融合VAE和Diffusion Models的完美结合
loop_syntax648的博客
09-20 875
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 4698
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。
Diffusion——与VAE、GAN的区别
Irving.Gao的博客
04-07 7676
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
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