扩散模型(Diffusion Model)概述

news2024/11/24 0:53:31

扩散模型(Diffusion Model)是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法,扩散模型另辟蹊径,其主要思想是一种先对图像增加噪声,再逐步去噪的过程,其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。

近年来,生成式 AI 的惊人增长为文本到图像生成、视频生成领域等许多令人兴奋的应用提供了支持。这些生成工具背后的基本原理是扩散的概念,这是一种特殊的采样机制,克服了以前的方法中被认为难以解决的一些缺点。

最近,来自普渡大学的 Stanley H. Chan 发布了一份扩散模型的教程《Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision》,对该方向技术进行了直观详尽的解释。

文章链接:https://arxiv.org/abs/2403.18103

该教程包括四个部分,涵盖了最近研究文献中支持扩散生成模型的一些基本概念:变分自编码器(VAE)、DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)、SMLD(Score Matching with Langevin Dynamics)和 SDE,从多个角度独立导出了相同的扩散思想。

1. 变分自编码器(VAE)

  • VAE设置:VAE是一种生成模型,通过编码器-解码器对来生成图像。它使用潜在代码z来生成输入变量x,例如图像。
  • 证据下界(ELBO):VAE优化的目标是最大化证据下界,这是对数先验分布log p(x)的下界。
  • VAE训练:通过最小化重建误差和KL散度来训练VAE,其中KL散度用于度量编码器输出的分布与先验分布之间的差异。
  • 损失函数:VAE的损失函数结合了重建项和先验匹配项,通过蒙特卡洛模拟来近似期望值。

2. 去噪扩散概率模型(DDPM)

  • 构建块:DDPM通过一系列状态x0, x1, ..., xT来定义,其中x0是原始图像,xT是白噪声。
  • 魔法标量√αt和1 − αt:这些标量用于控制状态之间的转换,确保方差在迭代中保持一致。
  • 分布qϕ(xt|x0):给定x0时,xt的分布是通过添加噪声来获得的。
  • ELBO:DDPM的ELBO包括重建、先验匹配和一致性项,用于训练模型。
  • 训练和推理:通过最小化与目标分布的差异来训练DDPM。推理时,从白噪声开始,逐步去除噪声以生成图像。

3. 分数匹配与朗道动力学(SMLD)

  • 朗道动力学:一种用于从分布p(x)中抽样的迭代过程,通过随机梯度下降实现。
  • 分数函数:与数据点x相关的梯度,用于指导样本沿着分布的轮廓线移动。
  • 分数匹配技术:通过训练网络来近似分数函数,然后使用它来进行样本生成。

4. 随机微分方程(SDE)

  • 动机示例:展示了如何将离散时间迭代算法映射到连续时间的SDE。
  • SDE的正向和反向迭代:正向迭代模拟数据生成过程,而反向迭代用于从数据中恢复潜变量。
  • DDPM的SDE:DDPM的迭代过程可以表示为SDE,这有助于理解DDPM的迭代更新。
  • SMLD的SDE:SMLD也可以通过SDE来描述,其中分数匹配损失函数与SDE的反向迭代相关。

结论

  • 文章强调了扩散模型的多种视角,包括VAE、DDPM、SMLD和SDE,每种方法都有其优势和应用场景。
  • 扩散模型的核心在于小增量更新,这是其与GAN和VAE时代相比的一个关键区别。
  • 尽管迭代去噪是当前的先进技术,但它并不被视为最终解决方案,因为人类不是从纯噪声中生成图像的。
  • 文章还提出了一些关于非高斯噪声生成的问题,并探讨了将扩散模型应用于逆问题的潜力。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1641112.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

web3风格的网页怎么设计?分享几个,找找感觉。

web3风格的网站是指基于区块链技术和去中心化理念的网站设计风格。这种设计风格强调开放性、透明性和用户自治,体现了Web3的核心价值观。 以下是一些常见的Web3风格网站设计元素: 去中心化标志:在网站的设计中使用去中心化的标志&#xff0…

RocketMQ SpringBoot 3.0不兼容解决方案

很多小伙伴在项目升级到springBoot3.0版本以上之后,整合很多中间件会有很多问题,下面带小伙伴解决springBoot3.0版本以上对于RocketMQ 不兼容问题 报错信息 *************************** APPLICATION FAILED TO START *************************** Des…

深入 Django 模型层:数据库设计与 ORM 实践指南

title: 深入 Django 模型层:数据库设计与 ORM 实践指南 date: 2024/5/3 18:25:33 updated: 2024/5/3 18:25:33 categories: 后端开发 tags: Django ORM模型设计数据库关系性能优化数据安全查询操作模型继承 第一章:引言 Django是一个基于Python的开源…

Lucene从入门到精通

**************************************************************************************************************************************************************************** 1、概述 【1】入门:作用、有点与缺点 【2】应用:索引、搜索、fie…

最短路径(朴素)+堆排序+模拟堆

文章目录 Dijkstra求最短路 I堆排序模拟堆 Dijkstra求最短路 I 给定一个 n 个点 m 条边的有向图,图中可能存在重边和自环,所有边权均为正值。 请你求出 1 号点到 n 号点的最短距离,如果无法从 1 号点走到 n 号点,则输出 −1。 输…

对命令模式的理解

目录 一、场景1、文本编辑器并不是一个好的例子,设备控制器才是2、设备控制器的demo 二、不用命令模式1、代码2、问题 三、使用命令模式1、代码2、当需求变化时2.1 新增代码2.2 优点 四、进一步思考1、省略对Command的建模可以吗?2、命令模式的价值 一、…

香港理工大学内地事务总监陆海天教授确认出席“边缘智能2024 - AI开发者峰会”并发表主题演讲

隨著AI技術的日新月異,我們正步入一個邊緣計算智能化與分布式AI相互融合的新紀元。這一變革不僅推動了分布式智能創新應用的飛速發展,還使得邊緣智能——這一結合邊緣計算和智能技術的新興領域,逐漸成為引領AI發展的重要力量。通過其分布式和…

# 从浅入深 学习 SpringCloud 微服务架构(八)Sentinel(1)

从浅入深 学习 SpringCloud 微服务架构(八)Sentinel(1) 一、sentinel:概述 1、前言 – 服务熔断 Hystrix 的替换方案。 1)2018年底 Netflix 官方宣布 Hystrix 已经足够稳定,不再积极开发 Hys…

基于AT89C52单片机的智能热水器控制系统

点击链接获取Keil源码与Project Backups仿真图: https://download.csdn.net/download/qq_64505944/89242443?spm1001.2014.3001.5503 C 源码仿真图毕业设计实物制作步骤05 题 目 基于单片机的智能热水器系统 学 院 专 业 班 级 学 号 学生姓名 指导教师 完成日期…

【Docker学习】docker version查看版本信息

就像很多应用一样,docker也使用version来查看版本信息。但因为docker包含有不少独立组件,version的作用范围会更广一些。 用法1: docker --version 描述: 输出安装的Docker CLI 的版本号。关于Docker CLI,请访问。 实操…

Ubuntu启动后进入GRUB故障-Minimal BASH like line editing is supported.

目录 1.问题描述 2.解决方案 2.1 临时性办法 2.2 工具永久性修复 总结 1.问题描述 PC安装Ubuntu系统第二天重启后提示GUN GRUB version 2.04,之前是WindowsOS装Ubuntu后无法进入图形界面。具体原因据网友提供线索据说是由于在Windows上进行更新/重装/修改了引…

Golang | Leetcode Golang题解之第66题加一

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; func plusOne(digits []int) []int {n : len(digits)for i : n - 1; i > 0; i-- {if digits[i] ! 9 {digits[i]for j : i 1; j < n; j {digits[j] 0}return digits}}// digits 中所有的元素均为 9digits make([]int, n1)digits[0]…

Docker-Compose编排LNMP并部署WordPress

前言 随着云计算和容器化技术的快速发展&#xff0c;使用 Docker Compose 编排 LNMP 环境已经成为快速部署 Web 应用程序的一种流行方式。LNMP 环境由 Linux、Nginx、MySQL 和 PHP 组成&#xff0c;为运行 Web 应用提供了稳定的基础。本文将介绍如何通过 Docker Compose 编排 …

【深度学习】第一门课 神经网络和深度学习 Week 3 浅层神经网络

&#x1f680;Write In Front&#x1f680; &#x1f4dd;个人主页&#xff1a;令夏二十三 &#x1f381;欢迎各位→点赞&#x1f44d; 收藏⭐️ 留言&#x1f4dd; &#x1f4e3;系列专栏&#xff1a;深度学习 &#x1f4ac;总结&#xff1a;希望你看完之后&#xff0c;能对…

20240503解决Ubuntu20.04和WIN10双系统下WIN10的时间异常的问题

20240503解决Ubuntu20.04和WIN10双系统下WIN10的时间异常的问题 2024/5/3 9:33 缘起&#xff1a;因为工作需要&#xff0c;编译服务器上都会安装Ubuntu20.04。 但是因为WINDOWS强悍的生态系统&#xff0c;偶尔还是有必须要用WINDOWS的时候&#xff0c;于是也安装了WIN10。 双系…

AJ-Report开源数据大屏 verification;swagger-ui RCE漏洞复现

0x01 产品简介 AJ-Report是一个完全开源的BI平台,酷炫大屏展示,能随时随地掌控业务动态,让每个决策都有数据支撑。多数据源支持,内置mysql、elasticsearch、kudu等多种驱动,支持自定义数据集省去数据接口开发,支持17+种大屏组件,不会开发,照着设计稿也可以制作大屏。三…

Linux进程——Linux下常见的进程状态

前言&#xff1a;在进程学习这一块&#xff0c;我们主要学习的就是PCB这个进程控制块&#xff0c;而PBC就是用来描述进程的结构体&#xff0c;而进程状态就是PCB结构体中的一个变量。 本篇主要内容&#xff1a; 操作系统中的进程状态Linux下的进程状态 在开始之前&#xff0c;我…

MLP手写数字识别(2)-模型构建、训练与识别(tensorflow)

查看tensorflow版本 import tensorflow as tfprint(Tensorflow Version:{}.format(tf.__version__)) print(tf.config.list_physical_devices())1.MNIST的数据集下载与预处理 import tensorflow as tf from keras.datasets import mnist from keras.utils import to_categori…

排序算法--直接选择排序

前提&#xff1a; 选择排序&#xff1a;选择排序(Selection sort)是一种比较简单的排序算法。它的算法思想是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素&#xff0c;存放在序列的起始位置&#xff0c;直到全部待排序的数据元素排完。 话不多说&#xff0c;直接放图…

Xamarin.Android项目显示Properties

在 Visual Studio 2022 中&#xff0c;如果您需要调出“Properties”&#xff08;属性&#xff09;窗口&#xff0c;您可以使用以下几种方法&#xff1a; 快捷键&#xff1a; 您可以按 F4 快速打开当前选择项的“Properties”窗口。