Diffusion Model(扩散模型

基本概念:

Denoise的次数是预先设定好的,是将同一个denoise反复使用

但是由于每一步他的noise程度不同

因此多输入一个数表示noise严重程度(越大noise越严重),Denoise将通过不同的step来做出不同的回应

Denoise模块:

Noise Predicter输入一个带noise的图片和代表noise严重程度的数字,输出一个带noise的图,输入数据减去噪得到输出,是因为这种方式得到noise再减去,比得到一张图带noise更加的容易,也就是得到noise比得到图更容易。

DDPM:

加噪过程:

 加噪公式

数据准备:

\beta _{1},\beta _{2}...\beta _{T},是事先设置好的数β会随着t越来越大

x_{t}表示在时间步t时的数据(例如图像),通常是带有噪声的数据。

x_{t-1} 表示在前一个时间步t-1时的数据。

本以为加噪过程:是一步一步加噪

实际一步到位:

假如x_{0}按照公式到

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