Diffused Heads

最新推荐文章于 2025-12-09 20:01:58 发布
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#深度学习

该研究将扩散模型应用于talkingfacegeneration，通过引入运动帧进行自回归预测，增强了生成图像的连续性和泛化性。方法包括使用改进的扩散模型，结合音频编码器（梅尔谱图特征+卷积预训练）和适应性IN的Lipsyncloss，以及DDIM加速采样。实验部分展示了128*128分辨率的UNet结构和注意力机制的应用，尽管标准指标可能不完全适用，但模型能生成与音频同步的连贯人脸视频。

贡献

  • 第一个在talking face generation上应用扩散模型
  • 为了维持生成图像的连续性，引入了motion frames进行自回归的预测
  • 有很好的泛化性

方法

  • diffusion model采用improved diffusion model
  • 输入为Motion frames（t-2,t-1时刻图像），Identity frame随机选择的一帧，Noisy target当前时刻加噪图像
  • Audio encoder选用的是梅尔普图特征+1层卷积（pretrain), audio condition类似 label embedding采用adaptive IN方式
  • Lip sync loss，单独对嘴部区域约束

  • 损失函数：improve diffusion的损失函数+lip sunc loss

  • 采用DDIM加速采样，为了强制模型尽可能从身份帧中获取关于人物外貌的信息，把每个运动帧转换成黑白图像

实验

  • 数据集
    • CREMA
    • LRW
  • 实现细节
    • 128*128分辨率
    • UNet 256-512-768通道，只在middle block使用attention, 4head和64head channels
  • 主观效果

  • 量化结果（
    • Moreover, as explained in [20], PSNR favors blurry images and is not a perfect metric in our task,although used commonly.
    • we do not provide anything but a single frame and audio, allowing the model to generate anything itwants. For that reason, our synthesized videos are not consistent with the reference ones and get worse measures inthe standard metrics

  • 消融实验

  • 泛化性证明

xpc_buaa
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diffused = diffusion(img, seq);
05-10
<think>嗯，用户想了解或调试扩散函数在图像处理或深度学习扩散模型中的实现。首先，我需要明确扩散模型的基本原理，然后考虑如何将这些理论转化为代码实现。扩散模型的核心是前向过程和反向过程，前向过程逐步添加噪声，反向过程则去噪以生成图像。 我应该先介绍扩散函数的基本结构。前向过程通常使用线性或余弦噪声调度，比如在DDPM中，噪声是线性增加的，而改进的版本可能用余弦调度来更平缓地添加噪声。反向过程则需要一个UNet来预测噪声，这个UNet的结构设计很关键，可能包括残差块和注意力机制。 接下来需要给出代码示例。比如，定义一个扩散类，包含噪声调度参数，然后实现前向扩散函数，对输入图像逐步添加噪声。这里要注意，噪声的添加是基于时间步的，每个时间步的噪声系数不同。然后，反向过程需要加载预训练好的UNet模型，并迭代去噪。 用户可能遇到的问题包括梯度消失或爆炸，这时候需要检查归一化处理是否正确，或者调整学习率。训练不稳定的情况可能与噪声调度有关，可以考虑使用指数移动平均（EMA）或改进的噪声调度策略。另外，生成图像模糊的话，可能需要增加扩散步数或调整UNet的容量。 相关问题部分需要涵盖实现要点、常见问题、数学基础和优化策略。比如，扩散模型的数学基础涉及马尔可夫链和变分推断，用户可能需要了解损失函数的设计。优化方面，可能提到DDIM、Classifier Guidance等技术。 还需要注意引用用户提供的资料。比如，前向过程对应初始浓度的扩散，反向过程涉及传播子的解释，这可以引用提供的文献[^1]。另外，3D扩散模型的应用可以引用[^2]，但用户的问题主要是图像处理，所以这部分可能作为扩展提及。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明实现方法，并提供示例代码和问题解决方案。同时，检查LaTeX格式是否正确，所有数学公式用$...$或$$...$$包裹，避免语法错误。</think>以下从原理到实现分步骤说明扩散函数(diffusion function)的实现方法： ### 一、扩散函数核心原理 扩散模型通过$T$步噪声添加（前向过程）和噪声消除（反向过程）实现数据生成。关键数学表达式： $$q(x_t|x_{t-1}) = \mathcal{N}(x_t; \sqrt{1-\beta_t}x_{t-1}, \beta_t\mathbf{I})$$ 反向过程通过神经网络学习： $$p_\theta(x_{t-1}|x_t) = \mathcal{N}(x_{t-1}; \mu_\theta(x_t,t), \Sigma_\theta(x_t,t))$$ ### 二、图像处理实现要点 1. **噪声调度**： ```python def linear_beta_schedule(timesteps): scale = 1000 / timesteps beta_start = scale * 0.0001 beta_end = scale * 0.02 return torch.linspace(beta_start, beta_end, timesteps) ``` 2. **前向扩散函数**： ```python def forward_diffusion(x0, t, betas): sqrt_alphas = torch.sqrt(1 - betas) cumprod_alpha = torch.cumprod(sqrt_alphas, dim=0) noise = torch.randn_like(x0) x_t = cumprod_alpha[t] * x0 + torch.sqrt(1 - cumprod_alpha[t]**2) * noise return x_t, noise # 返回加噪结果和噪声真值 ``` 3. **反向过程实现**： ```python class DiffusionModel(nn.Module): def __init__(self, unet, timesteps=1000): super().__init__() self.unet = unet # 噪声预测网络 self.betas = linear_beta_schedule(timesteps) def reverse_step(self, x_t, t): pred_noise = self.unet(x_t, t) x_t_prev = (x_t - self.betas[t] * pred_noise) / torch.sqrt(1 - self.betas[t]) return x_t_prev ``` ### 三、典型问题调试方法 1. **梯度消失/爆炸**： - 检查输入归一化（建议将像素值缩放到[-1,1]） - 添加梯度裁剪：`torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)` 2. **训练不稳定**： ```python # 使用EMA稳定训练 ema = ExponentialMovingAverage(model.parameters(), decay=0.9999) ... ema.update() # 每个训练步骤后更新 ``` 3. **生成图像模糊**： - 增加扩散步数（建议1000步以上） - 改进UNet结构（添加注意力机制） ### 四、扩散过程可视化示例 前向过程噪声强度变化曲线： $$ \sigma_t^2 = \prod_{i=1}^t (1-\beta_i) $$ 对应代码验证： ```python plt.plot([1 - (1 - betas[:t]).prod() for t in range(1000)]) plt.xlabel('Timestep'); plt.ylabel('Signal-to-Noise Ratio') ```
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