5、score diffusion model

原创 已于 2023-03-10 18:21:53 修改 · 2.2k 阅读 · 11 ·
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#机器学习 #人工智能

于 2023-03-09 21:36:26 首次发布

DDIM中遇到的Score-based SDE

这里采用 表示神经网络的预测值，用 表示 。同时 等价于

DDPM回顾

贝叶斯公式

原始公式

前向过程

表示连乘

反向过程

由前向过程可知：

所以：

正态分布：

重参数技巧：

反向过程：

优化目标：

对于两个单一变量的高斯分布 p 和 q而言，KL散度为

最终简化为：

经验贝叶斯估计

根据经验贝叶斯估计，对于应该高斯变量,有以下结论：

将上式代入前向过程可得

前向过程展开后为：，对做等价变换

同样的，在DDPM中推导优化目标的时候，是需要先建模出 ，然后再用一个神经网络来学习近似它，当时推导的结论是：

替换 即可以得到一个新的建模方式

将逆向估计过程建模成

重新推导DDPM中的优化目标

最低0.47元/天 解锁文章
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
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前言：在近两年的NeurIPS、ICCV、CVPR等顶会中，出现了二三十篇score-based generative models相关的论文，这是一种全新的生成式模型。特别是一些论文直接喊出了beat GANs(打败GANs)的口号，全新的生成方式和部分领域领先GANs、VAE的生成效果，让越来越多的人感兴趣并投身于研究中。 会不会是下一个GANs？能否解决目前GANs遇到的问题？ 和现有的生成式模型相比有哪些优点哪些缺点？ 目前的网络结构是怎样？ 如何用代码实现？ 常用的数据集有哪些？ 常.
为什么Diffusion Models扩散模型可以称为Score-based Models？
沉迷单车的追风少年
11-04 8990
前言： Diffusion Model扩散模型与深度学习(附Python示例)_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 前面这两篇文章中详细讨论了diffusion models和score-based models原理、方法和代码实现。新的生成式模型从出生开始就被寄予打败GANs、VAE等前辈的重望。虽然这两种模型在本质上来讲是一样的，但.
Scorced Diffusion Model
qq_51193828的博客
09-25 288
x(T) ~pT.p0为数据集的数据分布，pT为先验分布。概率密度函数p(x)的分数就是p(x)的梯度，分数网络就是对分数建模的神经网络，训练其接近真实分数。方案：加不同大小噪音扰动数据，用独立的条件分数网络预测不同噪声下分布的分数。问题：有限步骤的加噪，将噪声量级推广到无限，引入SDE，以获得一个更加一般的扩散过程。wbar为逆布朗运动，dt无穷小负时间步长，只要知道pt(x)的分数即可求。f为漂移系数，g为扩散系数，w为布朗运动的表示，是随机的。从现在开始用pt(x)表示x(t)的分布。
Score matching
weixin_39699362的博客
03-04 1543
Score matching 是一种用于估计概率模型参数的技术，由 Aapo Hyvärinen 在 2005 年提出，主要用于那些概率密度函数难以归一化的情况。在许多概率模型中，确切计算模型的归一化常数是不可行的，因为它涉及到整个数据空间的积分或求和，这在高维数据中尤其困难。Score matching 为这类模型提供了一种有效的估计参数的方式。
随机微分方程的分数扩散模型 (score-based diffusion model) 代码示例
wufeil7的博客
11-05 4484
score-based diffusion是diffusion模型大火之后，又一个里程碑式的工作，将扩散模型和分数生成模型进行了统一。原始的扩散模型也有缺点，它的采样速度慢，通常需要数千个评估步骤才能抽取一个样本。而 score-based 的扩散模型可以在较短的时间内完成采样。 这里提供了score-based diffusion 模型的简单的可运行的代码示例。
Score-based diffusion models for accelerated MRI
通街是密人有的博客
10-25 3441
​ 近年来，磁共振成像（MRI）的亚采样测量重建方法取得了很大进展。正则化重建方法利用手工制作的先验数据的稀疏性以及数据的一致性来得出解决方案（Donoho，2006），但先验的构造是十分重要的，并且没有一种方法能够正确地建模MRI扫描的实际复杂数据分布pdatap_{data}pdata​。数据驱动的深度学习方法可以直接（Wang等人，2016）或间接（Oh等人，2020；Yaman等人，2020）训练模型，但这些方法严重依赖于精心策划的k空间数据大型数据库的监督，这很难获得。
[Diffusion Model 笔记]Score based
YuQiao0303的博客
04-25 2921
本文是观看以下视频的笔记：论文：Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution (NeurIPS2019)注意，这篇比DDPM更早likelihood-based methods对网络结构的设计有很大限制，但score-based只要输入输出维度一样就行了；gan就是太难train 了。在生成和判别之间要权衡。但咱们score-based就不用，就一个loss完事儿。
【理论推导】随机微分方程(SDE)视角下的Diffusion Model与Score-based Model
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fnoi2014xtx的博客
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随机微分方程下的扩散模型与分数模型
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hflexxx的博客！喜欢的话点个关注！
07-25 2109
SCORE-BAESD DIFFUSION MODEL基于分数的扩散模型 原理+代码
Diffusion:从Score-based (DM) 到 Distillation-based (CM)再到Consistency Trajectory Models（CTM）
wangcr_pangge的博客
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diffusion model是生成模型的新贵，近年在图像生成领域火爆出圈，当然，其实在笔者所研究的声音合成领域，diffusion也能表现非凡。笔者初闻diffusion是在大二的随机过程课上，可惜当时也学得不是很懂/doge。借着学习近期论文Consistency Trajectory Models的机会，我们来好好梳理一下diffusion model的发展历程。和。我们下面就以这两类的发展历程来diffusion model的种种细节。在正式开始前，我们先来学习一些基础的数学知识！
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lvoutongyi的博客
02-23 8418
本篇是《Diffusion Model (扩散生成模型)的基本原理详解(一）Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)》的续写，继续介绍有关diffusion的另一个相关模型，同理，参考文献和详细内容与上一篇相同，读者可自行查阅，本篇着重介绍Score-Based Generative Modeling(SGM)。
diffusion model(十七)Score视角下的生成模型（Score-Based Generative Models）
weixin_40779727的博客
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info paper Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution songyang 大佬博客 https://yang-song.net/blog/2021/score/ song yang 大佬视频讲解 https://www.youtube.com/watch?v=wMmqCMwuM2Q Github https://github.com/ermongroup/ncsn 个人博
【论文精读】CSDI: Conditional Score-based Diffusion Models for Probabilistic Time Series Imputation
MaoZhihang的博客
07-02 4192
论文精读 扩散模型
Diffusion Models/Score-based Generative Models背后的深度学习原理(3)：蒙特卡洛采样法和重要采样法
沉迷单车的追风少年
09-18 2541
有不少订阅我专栏的读者问diffusion models很深奥读不懂，需要先看一些什么知识打下基础？虽然diffusion models是一个非常前沿的工作，但肯定不是凭空产生的，背后涉及到非常多深度学习的知识，我将从配分函数、基于能量模型、马尔科夫链蒙特卡洛采样、得分匹配、比率匹配、降噪得分匹配、桥式采样、深度玻尔兹曼机等方面，摘取一些经典的知识点，供读者参考。
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Score-based Models 是一种通过估计 score function∇log⁡px∇logpx来生成数据的模型23。它与 Diffusion Models 密切相关，Diffusion Models 是其具体实现之一，强调加噪和去噪的过程15。其原理基于分数匹配和 Langevin 动力学，具有无需对抗训练、生成质量高等优点12。实际应用包括图像生成、点云重建和语音合成等领域15。13425。
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一杯水果茶！足矣~
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本文提出了一种用于插补的条件分数扩散模型（Conditional Score-based Diffusion models for Imputation，简称 CSDI），这是一种新颖的时间序列插补方法，通过在观测数据的条件下训练分数扩散模型来实现插补。
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weixin_40779727的博客
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A Score Matching推导 不妨假定x\mathrm{x}x是ddd维的随机向量，即x∈Rd\mathrm{x}\in \mathbb{R}^dx∈Rd x=[x1,x2,⋯ ,xd]T,sθ(x)=[s1(x;θ),s2(x;θ),⋯ ,sd(x;θ)]T(A.1) \boldsymbol {\mathrm{x}} = [x_1, x_2, \cdots, x_d]^T, \quad s_{\theta}(\boldsymbol {\mathrm{x}}) = [s_1(\mathrm{x;
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