Diffusion Models (一) 初步认识

已于 2022-11-25 14:12:22 修改
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于 2022-11-25 11:44:13 首次发布
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扩散模型 GAN VAE FLOW 深度学习
关键词由优快云通过智能技术生成
本文记录了作者对近期热门的扩散模型的学习历程，初步了解了GAN、VAE、FLOW等技术，并计划深入研究相关领域的前沿论文。

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GAN - VAE - FLOW-Based - Diffsion models

最近扩散模型比较火，打算抽时间学习一下，本文进行学习记录，只是初步了解，后面再看领域内的相关论文。

Diffusion Models扩散模型的通用框架
沉迷单车的追风少年
06-19 1873
目录用随机微分方程表示diffusion models时间信号放缩离散化解决方案推导ODE方程过程扩散模型的统一框架参考 论文《Score-based generative modeling through stochastic differential equations.》中提出用随机微分方程表示diffusion models。使用随机求解器，在每次迭代时都删除和添加噪声。它们还给出了相应的概率流常微分方程(ODE)，其中唯一的随机性来源是初始噪声图像。概率流ODE在时间上向前或向后移动时，会连续增加
AI人工智能与DALL·E 2：图像生成的智能变革
AI天才研究院
04-02 863
在当今数字化时代，图像生成技术正经历着前所未有的变革。AI人工智能的快速发展为图像生成领域带来了新的突破，DALL·E 2作为其中的佼佼者，以其强大的图像生成能力引起了广泛关注。本文的目的在于深入剖析AI人工智能与DALL·E 2在图像生成方面的原理、技术和应用，探讨它们所带来的智能变革。我们将涵盖从核心概念的介绍到实际项目的应用，从数学模型的推导到未来发展趋势的展望等多个方面，旨在为读者提供一个全面而深入的了解。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍相关背景知识，为读者搭建起理解的基础；
​扩散模型(Diffusion Model)详解：直观理解、数学原理、PyTorch 实现​
周红伟讲AI
03-12 8645
图像生成任务就是把随机生成的向量（噪声）映射成和训练图像类似的图像。为此，扩散模型把这个过程看成是对纯噪声图像的去噪过程。通过学习把图像逐步变成纯噪声的逆操作，扩散模型可以把任何一个纯噪声图像变成有意义的图像，也就是完成图像生成。对于不同程度的读者，应该对本文有不同的认识。图像生成任务的通常做法图像生成任务需要监督VAE通过把图像编码再解码来训练一个解码器扩散模型是一类特殊的VAE，它的编码固定为加噪声，解码固定为去噪声扩散模型的优化目标：让反向过程尽可能成为正向过程的逆操作。
深度学习系列（10）：扩散模型（Diffusion Model）详解
Azperk的博客
03-16 632
扩散模型（Diffusion Model）是一种生成模型，通过模拟数据从噪声分布到目标数据分布的扩散过程。与 GAN 和 VAE 等模型不同，扩散模型通过正向扩散过程和反向去扩散过程生成数据。扩散模型在图像生成领域表现出色，尤其是在生成质量上超过了传统生成对抗网络（GAN）。正向扩散过程：将数据逐步加噪，直到变成纯噪声。反向去扩散过程：通过去噪过程从噪声恢复数据。
【diffusion】扩散模型详解！理论＋代码
m0_63642362的博客
10-29 5万+
【diffusion】扩散模型详解！
扩散模型（Diffusion Models）详解
DuHz的博客
10-28 2万+
扩散模型（Diffusion Models）是一类基于概率生成模型的深度学习方法，近年来在图像生成、语音合成、文本生成等领域取得了显著的成果。扩散模型通过模拟物理扩散过程，将数据逐步转化为噪声，然后学习逆向过程，从噪声中逐步恢复出原始数据，实现高质量的生成效果。正向扩散过程是将原始数据逐步添加噪声，直至成为纯噪声。
扩散模型（Diffusion Model）简介
weixin_45657478的博客
09-25 8587
扩散模型（Diffusion Model）简介
Diffusion Models & CLIP
Wall-E
11-17 188
Introduction to Diffusion Models 生成模型 主要指的是无监督学习中的生成模型，在无监督学习中的主要任务是让机器学习给定的样本，然后生成一些新的东西出来。比如：给机器看一些图片，能够生成一些新的图片出来，给机器读一些诗，然后能够自己写诗出来。 Forward Process Forward Process I Given q(X0),q(Xt∣Xt−1)q\left(X_0\right), q\left(X_t \mid X_{t-1}\right)q(X0​),q(Xt
【Stable Diffusion终极指南】：7天快速掌握AI艺术创作秘诀
本文综述了Stable Diffusion这一基于深度学习和生成对抗网络（GANs）的图像生成技术。首先介绍了Stable Diffusion的理论基础，包括深度学习和GANs的基本概念以及Stable Diffusion模型的结构和训练策略。其次，通过...
AI作画：AI人工智能时代艺术创作的新途径
最新发布
AI天才研究院
04-18 842
AI作画作为人工智能与艺术创作相结合的新兴领域，其目的在于探索利用人工智能技术为艺术创作带来新的可能性和创作方式。本文章的范围涵盖了AI作画的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用案例以及未来发展趋势等方面，旨在让读者全面了解AI作画这一新兴艺术创作途径的全貌。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍AI作画的核心概念与联系，让读者对其有初步的认识；接着详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，并给出相应的Python代码；然后介绍数学模型和公式，帮助读者深入理解AI作画的技术本质；
从零构建 AI Agent：LLM 大模型应用开发实践
AI天才研究院
12-03 1062
AI Agent（人工智能代理）是一个能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。它是人工智能研究和应用的核心概念之一，代表了我们在创造能够自主运作的智能实体方面的努力。感知器（Sensors）：用于感知环境状态的组件。执行器（Actuators）：用于在环境中执行动作的组件。决策单元（Decision-making unit）：根据感知到的信息做出决策的核心组件。数学上，我们可以将 AI Agent 表示为一个函数ffffP→AfP→A其中PPP。
从0开始搞懂Diffusion扩散模型
fisherisfish的博客
08-14 7971
简单来说就是套贝叶斯公式，B是X(t-1)，P(B)就是q(X(t-1)|X0)，A是Xt，P(A|B)就是q(Xt|X(t-1)，X0)，下面其实就是P(A)，那就说q(Xt|X0)，鄙人是这么理解的，但是鄙人概率论实在学得不好，这里很难理解，如果有错误欢迎指出，后续也会抓紧学习得。首先是为什么q(X(t-1)|Xt)变成了q(X(t-1)|Xt，X0)，这是因为光靠Xt是反推不了这个公式的，所以得把知道X0也当作条件，引入这个公式，来和Xt一起反推X(t-1)。这里参考大佬的计算过程。
【深度学习模型】扩散模型(Diffusion Model)基本原理及代码讲解
热门推荐
tobefans的博客
03-23 7万+
生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年（Sohl-Dickstein等人）提出，然而，直到2019年斯坦福大学（Song等人）、2020年Google Brain（Ho等人）才改进了这个方法，从此引发了生成式模型的新潮流。目前，包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2，海德堡大学的Latent Diffusion和Google Brain的ImageGen，都基于diffusion模型，并可以得到高质量的生成效果。本文以下讲解主要基于DDPM，并适当地增加一些目前有效的改进内容。
一文弄懂 Diffusion Model（DDPM）+ 代码实现
Drug discovery
11-27 1万+
一文弄懂 Diffusion Model
【深度学习】扩散模型（Diffusion Model）详解
Danger的博客
03-03 1万+
【深度学习】扩散模型（Diffusion Model）详解
扩散模型（Diffusion Model）最新综述！
zandaoguang的博客
09-15 1万+
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本综述来自西湖大学李子青实验室、香港中文大学Pheng-Ann Heng和浙江大学陈广勇团队，对现有的扩散生成模型进行了全面的回顾。本文首先提出了diffusion model改进算法的细化分类与深度解析，同时对diffusion model的应用进行了系统的回顾，最后率先汇总领域内benchmarks。这也促进了后续工作《Dif...
扩散模型 (Diffusion Model) 简要介绍与源码分析
珍妮的选择的博客
10-23 2万+
Diffusion Model (扩散模型) 是一类生成模型, 和 VAE (Variational Autoencoder, 变分自动编码器), GAN (Generative Adversarial Network, 生成对抗网络) 等生成网络不同的是, 扩散模型在前向阶段对图像逐步施加噪声, 直至图像被破坏变成完全的高斯噪声, 然后在逆向阶段学习从高斯噪声还原为原始图像的过程.
深度学习（7）---Diffusion Model概念讲解
m0_62881487的博客
02-04 2795
在扩散模型中，CLIP可以作为打通文本和图像的桥梁的核心模块，用于控制图像生成的过程。它分为正向的扩散过程和反向的逆扩散过程。正向扩散过程是往图片上加噪声的过程，即从无到有地添加噪声，直到得到纯噪声图片。(2) 每步添加高斯噪声的量是变化的，且后一步比前一步添加的高斯噪声更多。去噪过程不是说由一张图片生成另一张图片，而是在一张高噪声图片的基础上，减掉一个噪声图片从而得到另一张低噪声图片。3. 逆向过程：首先，我们会随机生成一个服从高斯分布的噪声图片，然后一步一步的减少噪声直到生成预期图片。
diffusion model基本原理和计算过程详解
m0_74172507的博客
10-13 2914
diffusion model就是扩散模型，是一类生成模型。它的目的是学习从纯噪声生成图片的方法。主要通过训练一个U-Net，接受一系列加了噪声的图片，学习预测所加的噪声。
Diffusion models
12-27
扩散模型是一种强大的生成模型，在机器学习领域内获得了广泛关注。这类模型通过逐步向数据添加噪声来学习其分布，之后再逆转这一过程以生成新的样本[^1]。 #### 噪声注入与移除机制 在训练阶段，扩散模型会逐渐...
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