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【代码】DDF代码介绍 创新点。

文章来自扩散模型是概率生成模型，旨在通过对正态分布变量进行迭代去噪来生成目标数据分布px。扩散模型过程分为正向过程和可学习的逆向过程，本质就是一个长度为T的马尔科夫链。通过给定数据样本x∈Rd∼px和一些潜在变量z0​z1​⋯zT​，随着扩散步数增加，在数据分布和高斯分布之间进行插值。

鉴于与正常事件相比，我们的数据中极端事件很少见，我们利用 Kruskal-Wallis 采样对训练集中出现极端事件的区域进行过采样，我们的模型可以从中学习适当的模式。也就是说，对于我们从输入序列中抽取的每个大小为 t+h 的随机样本 x，我们首先将序列拆分为 k 个大小相等的连续子序列，并计算 k 个子序列之间的 Kruskal-Wallis 检验统计量 H，使用,方程 1. 为了避免 H 统计量受到子序列中微小差异的影响，我们在计算 H 之前将 x 中的值舍入为最接近的整数。G.克鲁斯卡尔-沃利斯抽样。

【代码】即插即用卷积之TalkingHeadAttn。

是我们根据调度器为每个时划设定的参数，用于决定在每个时间步添加的噪声量。我们并不想通过把这个推演重复 500 次来得到，而是希望利用另一个公式，根据给出的。从完全随机噪声开始，检测预测效果，然后朝着预测效果移动一部分，比如20%，可能新的预测效果就比上一侧的预测效果好一点，那么么就可以继续向前移动。在每个时间步都为输入图像添加少量噪声的退化过程。模型在高噪声量下的预测不好该怎么办呢？，就可以得到一个噪声稍微增强的。，然后将其与一个带有系数。如果在某个时间步给定。