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扩散模型介绍
介绍 AI 绘画中的扩散模型是近年来在计算机视觉和图像生成领域中获得关注的一种深度学习方法。这种模型特别擅长于生成高质量的图像，包括艺术作品和逼真的照片样式的图像。 扩散模型的关键思想是通过一个渐进的、可逆的过程将数据（在这个场景中是图像）从有序状态转换到无序状态，然后再逆转这个过程来生成新的数据。 2.逐步加噪：在每个时间步 ( t )，按照预定义的噪声计划向数据添加噪声，这通常是通过应用高斯噪声来实现的。 3.最终状态：经过多个时间步后，数据变为纯噪声 x_T 关键点 扩散模型的核心是学习如何从纯噪声 ( x_T ) 重建原始数据 ( x_0 )。 扩散模型 和 GAN 区别 区别点 扩散模型 GAN 工作机制 基于逆过程逐步还原真实数据分布 包含生成器与判别器的对抗框架 训练方式 最大化似然估计 最小化判别器损失,最大化生成器损失 生成样本质量
1.1K10编辑于 2023-12-18 - 来自专栏算法进阶
扩散模型最新综述！
（2）SDE（第2.2.2节）建立连续时间线，通过基于功能的随机微分方程（SDE）实现状态之间的翻译。（3）CDPM（第2.3节）在DPM的每个采样步骤中采用条件 ，以实现可控制的生成。 2 准备工作 2.1 概念和定义 2.1.1 时间和状态 在扩散模型中，过程在时间轴上展开，时间轴可以是连续或离散。模型的状态表示数据分布，初始分布添加噪声逐渐变为先验状态。 2.1.3 从离散到连续 当扰动核足够小时，可以将离散过程（式（1）和式（2））推广到连续过程。离散马尔可夫链的扩散模型可以纳入连续随机微分方程（SDE）框架，其中生成过程逆转固定正向扩散过程。 本文介绍了四种增强扩散模型的最新发展：（1）采样加速技术，用于加快标准的ODE/SDE模拟；（2）新的前向过程，用于改进像素空间中的布朗运动；（3）似然优化技术，用于增强扩散ODE似然；（4）桥梁分布技术 4.2 3D生成 扩散模型生成三维模型主要有两种方法：直接使用三维数据训练模型，以及通过二维扩散先验生成三维内容。
2.5K10编辑于 2024-03-26 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
详解 Diffusion (扩散) 模型
扩散模型是跨不同深度学习领域使用的生成模型。目前，它们主要用于图像和音频生成。最值得注意的是，这些模型是令人印象深刻的图像生成模型（例如 Dalle2 和稳定扩散）背后的驱动力。 但扩散模型试图拟合一个模型，其最终目标是逆转这一过程。 其基本思想是通过迭代前向扩散过程系统地、缓慢地破坏数据分布中的结构。 因此扩散模型由两个阶段组成： 前向扩散过程 逆扩散过程 前向扩散过程 前向扩散过程是数据结构被破坏的阶段。 我们的扩散模型损失函数就是 -log(pθ(x₀))。问题在于扩散模型是潜变量模型，其形式如下： 正如你所想象的，这种形式没有封闭的解决方案。解决这个问题的方法是计算变分下界。 稳定扩散是 OpenAI Dalle.2 的开源替代品。由于稳定扩散是一种潜在扩散模型，因此我将尝试对 LDM 进行高级解释。还记得反向扩散过程如何使用神经网络逐渐降低噪声吗？
1.7K21编辑于 2023-10-25 - 来自专栏算法之名
Diffusion扩散模型介绍
而在Diffusion扩散模型中却并非如此，它没有一个所谓的判别器，而是有两个过程，一个是前向过程，一个是逆向过程。前向过程是将图像不断的加噪音，最后变成一个人看上去就是一个纯噪音的图像。
78620编辑于 2023-03-01 - 来自专栏又见苍岚
扩散模型 Diffusion Model
扩散模型 (Diffusion Models) 是近年提出的生成模型， 扩散模型已经被证明可以生成高质量的图像，并且相比于GAN能够更好地覆盖样本分布， 本文介绍相关内容。 背景 在文章 《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 中展示了扩散模型的图像生成能力： 在清晰度、多样性上都不逊色于 GAN 等模型 扩散模型的灵感来源于非平衡态热力学 他们定义了一个马尔可夫链的扩散步骤，慢慢地向数据中添加随机噪声，然后学习逆向扩散过程，从噪声中构造所需的数据样本。 与 VAE 或流动模型不同，扩散模型的学习过程是固定的，隐变量具有较高的维数(与原始数据相同)。 框架 扩散模型定义很简单，包含有两个过程，分别为扩散过程和逆扩散过程。 扩散过程 给定一个初始数据分布 image.png (说白了就是训练集)，核心过程如上图所示，扩散过程为从右到左 X_0 \to X_T 的过程，表示对图片逐渐加噪。
1.9K40编辑于 2022-08-04 - 来自专栏媒矿工厂
2D 扩散模型 + Nerf，实现文本生成 3D 模型
扩散模型和Nerf（神经辐射场）结合，提出DreamFusion，实现了从文字生成3D模型。 目录 摘要 引入：扩散模型 方法 摘要 在数十亿图像-文本对上训练的扩散模型，在文字生成图像的任务上大获成功。 在这项工作中，作者通过使用预训练的 2D 文本-图像的扩散模型，实现文本到 3D 合成。他们引入了基于概率密度蒸馏的损失函数，这也允许了2D扩散模型作为先验，用以优化参数图像生成器。 值得注意的是，该方法不需要 3D 训练数据，也不需要对图像扩散模型进行修改，证明了预训练图像扩散模型作为先验的有效性。 引入：扩散模型 扩散模型是隐变量生成模型，它学习将样本从易处理的噪声分布逐渐转换为数据分布的过程，他由一个正向过程 q 和一个反向过程或生成模型 p 组成。
3.1K20编辑于 2022-11-07 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【综述专栏】视频扩散模型！
扩散生成模型最近已成为一种用于生成和修改连贯、高质量视频的强大技术。本综述提供了视频生成扩散模型关键元素的系统概览，涵盖应用、架构选择以及时间动态的建模。领域中的最新进展被总结并归类为发展趋势。 将扩散模型适应视频生成带来了独特的挑战，这些挑战仍需克服，包括维持时间一致性、生成长视频和计算成本。 应用分类 视频扩散模型的可能应用可以根据输入方式大致分类。这包括文本提示、图像、视频和听觉信号。许多模型也接受这些模态的某些组合作为输入。图2展示了不同的应用。 视频扩散模型通常由于架构和硬件限制而具有固定的输入和输出帧数。为了扩展这些模型生成任意长度的视频，已探索了自回归和分层方法。 最后，我们考虑将视频扩散模型应用于智能决策（第11节）。视频扩散模型可以用作基于代理当前状态或高级文本任务描述的现实世界模拟器。
63410编辑于 2024-05-14 - 来自专栏AI算法能力提高班
DDPM | 扩散模型代码详解
，只需要拟合分布的均值和标准差即可，采用梯度下降进行参数更新p_theta(Xt-1 | Xt) 原文只拟合了均值，方差固定，后来研究指出拟合方差会带来性能提升 Object function 扩散过程 通过重构扩散过程，除了L0以外，其它损失函数使用KL 散度度量2个高斯分布，即通过L2-loss优化均值 通过重参数化，实现直接从X0采样得到Xt，而不需要链式采样 image-20230925175610110 embeddings.sin(), embeddings.cos()), dim=-1) return embeddings ResNet block 接下来，我们定义 U-Net 模型的核心构建模块 可以利用神经网络噪声预测器，通过插入平均值的重参数化，得到一个去噪程度稍低的图像 Xt-1 image-20230925182709862 算法过程： 从标准高斯分布采样一个噪声 从时间步 T 开始正向扩散迭代到时间步 ，而逆向过程中的高斯分布参数是通过学习得到的 Diffusion Model 网络模型扩展性和鲁棒性比较强，可以选择输入和输出维度相同的网络模型，例如类似于UNet的架构，保持网络模型的输入和输出 Tensor
2K20编辑于 2023-09-26 - 来自专栏媒矿工厂
ICCV 2023 | Pix2Video: 基于扩散模型的视频编辑
本文的目标是利用预训练和固定的大规模图像扩散模型的力量来尽可能连贯地执行这些操作，而不需要任何针对特定示例的微调或广泛的训练。本文通过操纵扩散模型的内部特征以及额外的引导约束来实现这一目标。 因此，本文在深度条件稳定扩散模型上建立了我们的方法。给定I，执行每帧深度预测，并将其作为模型的额外输入。 稳定扩散和许多其他的大规模图像扩散模型一样，是一个去噪扩散隐式模型( DDIM )，其中在每个扩散步骤中，给定一个有噪声的样本 x_{t} ，沿着指向 x_{t} 的方向计算无噪声样本( x_{0} ) i-1,t}_0||^2_2 ，用于比较帧i-1和i之间在每个扩散步骤t时预测的干净图像。 对加入不同强度的噪声进行了实验，并使用深度条件稳定扩散作为我们的主干扩散模型。( iv )最后，我们还考虑了并行的Tune-a-Video方法，该方法对预训练的图像模型进行视频特定的微调。
1.1K30编辑于 2023-11-08 - 来自专栏机器之心
微软NaturalSpeech 2来了，基于扩散模型的语音合成
为此，该联合研究团队在2023年推出了 NaturalSpeech 2，利用扩散模型（diffusion model）实现了 zero-shot 的语音合成，只需要几秒钟的示例语音（speech prompt （decoder）重建语音波形，再运用潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）以非自回归的方式从文本预测连续向量。 在推理时，利用潜在扩散模型和神经语音解码器从文本生成语音的波形。 2. 采用扩散模型替代自回归语言模型。通过非自回归的生成方式，能避免自回归模型中的错误累积所导致的韵律不稳定、重复吐次漏词等问题。 3. 引入语音提示机制，激发上下文学习能力。 研究员们创新设计的语音提示机制（如图3所示），让扩散模型和时长/音高预测模块能够更高效地学习语音上下文，从而提升了零样本的预测能力。
1.7K30编辑于 2023-05-16 - 来自专栏DrugOne
思维的扩散，扩散语言模型中的链式思考推理
近来，扩散模型因在视觉领域的成功和相对于自回归模型的独特建模优势而在文本处理中引起了兴趣。尽管它们尚未达到现有自回归LLMs（如GPT-4）的规模和能力，但这些模型已经展示出与GPT-2相当的性能。 为了针对复杂查询，DoT不使用基于梯度的分类器引导，而是使用无分类器引导训练和采样去噪模型，以提供更可靠的控制信号。 方法 图 2 DOT的流程如图2所示。 具体来说，在第一轮中，作者通过模型生成第一个理由r1。然后将r1与s作为条件[s; r1]连接起来，通过模型采样得到r2。通过多次迭代，可以得到最终答案。 这就是为什么作者开始通过使用预训练的扩散模型进行进一步的微调探索。 表 2 作者将DoT扩展到预训练的扩散语言模型Plaid 1B并在更复杂的推理任务上进行评估，即GSM8K。 在表2中，与不使用CoT/DoT相比，自回归模型和扩散模型在使用CoT或DoT进行微调时都显示出显著提高的性能。这表明增加的计算（推理时间）带来了实质性的好处。
61810编辑于 2024-03-26 - 来自专栏技术汇总专栏
从DDPM到LDM扩散模型的演进与优化解析【扩散模型实战】
扩散模型近年来在生成模型领域取得了令人瞩目的成果。 本文将对扩散模型的演变进行深入探讨，并结合代码实例帮助理解其核心原理。1. 7.3 更智能的反向扩散算法反向扩散过程是扩散模型生成数据的核心步骤之一。传统的反向扩散依赖于高斯噪声的逐步去除，但这一过程可能在特定步骤中引入错误的恢复信息。 实际应用中的挑战与解决方案8.1 扩散模型的计算瓶颈尽管LDM在效率上比DDPM有了很大提升，但在处理超高分辨率数据时，扩散模型依然存在较大的计算开销。 此外，专用硬件加速如GPU或TPU等也将成为加速扩散模型推理的重要手段。8.2 数据偏差问题扩散模型依赖于大量的数据进行训练，但数据集中的偏差会直接影响生成结果的公平性和多样性。
3.6K20编辑于 2024-09-09 - 来自专栏AI算法能力提高班
DDIM | 隐式扩散模型原理
://arxiv.org/abs/2010.02502 code https://github.com/ermongroup/ddim ---- Abstract DDIMs是一个更高效的迭代隐式概率模型 ，和DDPMs采用相同的训练过程 DDIMs通过一个非马尔可夫的扩散过程，从而实现相同的训练目标。 这些非马尔可夫过程可以对应于确定性的生成过程，从而产生能更快地生成高质量样本的隐式模型 DDIMs相对DDPMs，生成样本的速度快了10x，甚至50x，可以生成高质量样本，最重要的是实现了inversion 隐空间重建与插值 Related Work DDPM Methodology Overview image-20230927100244641 NON-MARKOVIAN FORWARD PROCESSES 扩散前向过程不再是马尔科夫过程 由此产生的模型成为隐式概率模型，其中样本从潜在变量生成，其固定程序为(从 xT 到 x0） image-20230927103549942 当 η = 1 时为 DDPM，当 η = 0 时为 DDIM
2.5K20编辑于 2023-09-28 - 来自专栏AiCharm
Diffusion Model 扩散模型 速览
1.Diffusion Model 扩散模型 概述 扩散模型概述 Diffusion Model的训练可以分为两部分： 正向扩散过程 → 为图像添加噪声 反向扩散过程 → 去除图像中的噪 Forward 2. Lₜ₋₁：逐步去噪项 这一项比较目标去噪步骤 q 和近似去噪步骤 pθ。 请注意，通过以 x₀ 为条件，q(xₜ₋₁|xₜ, x₀) 变得易于处理。 2.Stable Diffusion 稳定扩散 稳定扩散的原始名称是“潜在扩散模型”（LDM）。顾名思义，扩散过程发生在潜在空间中。这就是它比纯扩散模型更快的原因。 训练 稳定扩散模型的训练目标 训练目标（损失函数）与纯扩散模型中的目标非常相似。唯一的变化是： 输入潜在数据 zₜ 而不是图像 xₜ。 向 U-Net 添加了条件输入 θ(y)。 架构比较 最后，让我们比较一下纯扩散模型和稳定扩散模型（潜在扩散模型）的整体架构。 纯扩散模型 纯扩散模型架构 Stable Diffusion 稳定扩散 稳定的扩散架构
2K30编辑于 2023-05-15 - 来自专栏机器之心
7 Papers & Radios | 扩散模型只用文字PS照片；MIT泊松流生成模型击败扩散模型
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周重要论文包括只用文字就能 PS 照片的扩散模型以及 MIT 击败扩散模型的泊松流生成模型。 扩散模型只用文字就能 PS 照片了。 理论上，这种模型具有直观的图像和严谨的理论；实验上，它在生成质量、生成速度和鲁棒性上往往比扩散模型更好。本文已被 NeurIPS 2022 接收。 MIT 泊松流生成模型击败扩散模型，兼顾质量与速度。 Jordan) 2.
63610编辑于 2022-12-15 - 来自专栏DeepHub IMBA
扩散模型的极简介绍
扩散模型是什么，如何工作以及他如何解决实际的问题 在计算机视觉中，生成模型是一类能够生成合成图像的模型。例如，一个被训练来生成人脸的模型，每次都会生成一张从未被该模型或任何人看到过的人脸。 （下图为常见的生成模型的基本架构） 扩散模型也是生成模型，扩散模型背后的直觉来源于物理学。在物理学中气体分子从高浓度区域扩散到低浓度区域，这与由于噪声的干扰而导致的信息丢失是相似的。 在一段时间内通过多次迭代，模型每次在给定一些噪声输入的情况下学习生成新图像。 扩散模型是如何工作的 扩散模型的工作原理是学习由于噪声引起的信息衰减，然后使用学习到的模式来生成图像。 这使它成为一个概率模型。 正向过程 正向过程遵循马尔可夫链的概念。其中状态t表示马尔可夫链中的状态。状态的变化遵循概率分布而概率是潜变量的函数。该模型的目标是学习在扩散模型中控制扩散的潜在变量。 将扩散模型应用于实际问题。 扩散模型已经被用于图像生成。最好的例子是DALL- E模型，它使用扩散模型来使用文本标题生成图像。也被称为文本到图像的生成。
1.2K30编辑于 2022-11-11 - 来自专栏后端架构
生成式之Diffusion扩散模型
前言 基于denoising diffusion probabilistic model （DDPM）的扩散模型，该模型已在图像/音频/视频生成领域取得显著成果。 目前比较受欢迎的例子包括GLIDE、DALL-E 2、潜在扩散和图像生成。 扩散模型实现原理 前向过程，即向图片上加噪声的过程。通过定义前向扩散过程和动态方差的方法，可以逐步生成图像，使得最终的图像越来越接近纯噪声。 总结 扩散模型是一种基于噪声逐步去噪的生成模型,与其他生成模型如变分自编码器、生成对抗网络等相比,扩散模型较为简单,但在图像、音频、视频等领域取得了较好的效果。 解释了扩散模型的前向和逆向过程,并给出了基于MindSpore框架的实现代码。
51010编辑于 2024-07-20 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【源头活水】扩散模型——拥有世界知识(World Knowledge)的扩散模型编辑方法 - EditWorld！
该方法通过分类和定义各种世界指令，利用大型预训练模型（如 GPT-3.5、Video-LLava 和 SDXL）生成具有丰富场景的输入-指令-输出三元组数据集。 EditWorld训练了一个基于扩散模型的图像编辑模型，并设计了一种后编辑策略来提高模型遵循指令的能力，并增强非编辑区域的外观一致性。 如图1所示，无论是InstructPix2pix还是MagicBrush都无法生成合理的编辑结果。 最后，我们使用精心制作的数据集训练了一个文本引导的扩散模型，并提出了一种零样本图像操作策略，以实现world-instructed image editing。 图4 图5 我们利用数据集对InstructPix2Pix模型进行finetune，同时为了保护非编辑区域实现更为精确的编辑，我们提出了post-edit策略。
29810编辑于 2024-06-05 - 来自专栏算法进阶
强化学习+扩散模型的综述
2 强化学习的挑战 2.1 离线学习的表达能力受到限制 在线强化学习因样本效率低而受到批评，离线强化学习避免了与环境交互的需要，显著提高样本效率。 Song等人将其扩展到连续时间情况，并使用随机微分方程（SDE）描述： dx=f (x,t)dt+g(t)dw DDPM过程方程的例子表示为f(x,t)=−1/2β(t)x，g(t)=√β(t)。 (2)当用作策略时，扩散模型可以对任意动作分布进行建模，而高斯策略只能将可能多样化的数据集分布与单峰分布进行拟合。 (3) 当用作数据合成器时，扩散模型使用从学习的数据集分布中采样的生成数据来增强数据集，而随机扰动的增强可能会生成偏离数据样本的样本。 图2 扩散模型在RL中的不同作用。(a)扩散模型作为规划器。 扩散模型在多智能体RL中用于建模智能体差异行为，减少近似误差。MADiff和DOM2分别使用注意力扩散模型和整合到策略类中的扩散模型来学习复杂的多智能体交互和推广到变化环境。
3.2K20编辑于 2023-12-13 - 来自专栏数据派THU
扩散模型的基本内容介绍
在这篇文章中，你能了解到关于扩散模型的一切。 扩散模型是生成模型，在过去的几年里已经获得了显著的普及。 仅在21世纪20年代发表的几篇开创性论文就向世界展示了扩散模型的能力，比如在图像合成方面击败GANs。以及DALL-E 2，OpenAI的图像生成模型的发布。 DALL-E 2 生成的不同的图像 鉴于扩散模型最近的成功浪潮，许多机器学习从业者肯定对它们的内部工作原理感兴趣。 model = Unet( dim = 64, dim_mults = (1, 2, 4, 8) ) 现在，网络结构定义好了，我们需要定义扩散模型本身，我们将U-Net模型作为参数输入到扩散模型中 ，还有其他几个参数，生成的图像的尺寸，扩散过程的步数，选择L1还是L2归一化。
1.4K10编辑于 2023-05-11
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