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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。 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 )。 在扩散模型中，UNet 通常被用作去噪网络，负责从每个时间步的噪声图像中预测原始图像的噪声。它通过逐步减少噪声来逆转前向过程，最终重建出清晰的图像。 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！
此外，本综述将全面考察扩散模型在不同领域中的各种应用，包括计算机视觉、自然语言处理、医疗保健等。 图1 扩散模型概述。（左）生成模型的简介。GAN和EBM首先使用生成器来捕捉数据分布。 连续过程具有更好的理论支持，并为将ODE/SDE社区中的现有技术应用于扩散模型打开了大门。 2.2 背景 本节介绍了三种基础形式化方法：去噪扩散概率模型、分数SDE公式和条件扩散概率模型。 3.1.4 合并扩散和其他生成模型 扩散模型可以与其他生成模型（如生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE））协同工作，以简化采样过程。 这种方法在LSGM和INDM中得到了示例，它们共同训练扩散模型和变分自编码器或归一化流模型。这种方法的目标是优化编码器-解码器对和扩散模型的加权去噪分数匹配损失，以优化这两个模型。 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。 然后，我们学习反向扩散过程，恢复数据结构，产生高度灵活且易于处理的数据生成模型。 扩散模型尝试通过向原始图像迭代添加噪声来重现扩散过程。我们不断添加噪声，直到图像变成纯噪声。噪声由马尔可夫事件链定义。 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。
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。 对于在其他章节中介绍的模型，我们在适用的情况下提及它们的图像到视频生成能力。 我们将视频补全模型（第8节）视为一个独立的组，这些模型接受现有视频并在时间域中进行扩展，尽管它们与前面的应用有交集。 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 self.groups, ) class Block(nn.Module): def __init__(self, dim, dim_out, groups=8) https://arxiv.org/abs/1512.03385""" def __init__(self, dim, dim_out, *, time_emb_dim=None, groups=8) self, dim, init_dim=None, out_dim=None, dim_mults=(1, 2, 4, 8) ，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DrugOne
思维的扩散，扩散语言模型中的链式思考推理
扩散模型在文本处理中获得了广泛关注，与传统的自回归模型相比，它们提供了许多潜在优势。 同时，Gulrajani & Hashimoto 强调了扩散语言模型中的规模化法则，Ye展示了扩散模型在经过指令调整和规模化后能够处理复杂任务。 随后作者从头开始在GSM8K上训练DoT，但只能达到5.61%的准确率，这低于GPT-2的微调版本。作者认为，这主要是由于从头开始训练DoT时缺乏预训练的自然语言理解能力。 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。 使用GSM8K增强数据集继续预训练Plaid 1B并使用基于梯度的条件进行推理，对于在下游任务上微调扩散LM来说不是一个好选择，因为推理任务需要更具体的指导。
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。 8. 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.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。 潜扩散 将图像编码为潜在数据后，将在潜在空间中进行正向和反向扩散过程。 稳定扩散模型概述 前向扩散过程 → 向潜在数据添加噪声。 反向扩散过程 → 从潜在数据中去除噪声。 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。 Le) 8.
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。 生成模型的扩散概念最早在2015年由Sohl-Dickstein等人介绍，但直到2019年和2020年分别在斯坦福大学和Google Brain才各自独立地改进了这种方法。 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。 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。 具体来说，我们从视频分镜中提取相关性强且结构差异大两帧作为起始与末尾帧，并切分出一段新的分镜，利用多模态大模型对这段分镜的变化进行描述，最后我们以起始与末尾帧作为input image以及output 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 - 来自专栏机器之心
语言模型新范式：首个8B扩散大语言模型LLaDA发布，性能比肩LLaMA 3
正是基于这一理念，团队开发了 LLaDA（Large Language Diffusion with mAsking）—— 一种基于掩码扩散模型的语言生成方法。 通过大规模实验，LLaDA 8B 在可扩展性、下游语言任务中全面媲美现代大语言模型，如 Llama3 8B。 实验表明，在相同的数据条件下，LLaDA 在 MMLU、GSM8K 等多个任务上展现了与自回归模型相当的表现，证明了其在高计算成本下的强大扩展能力。 在涵盖 15 个热门基准测试（包括通用任务、数学、代码及中文任务）的评测中，预训练了 2.3T tokens 的 LLaDA 8B Base 模型凭借强大的 zero/few-shot 学习能力，整体表现超越了 总结 扩散语言模型 LLaDA 首次展示了通过前向掩码加噪与反向去噪机制，同样可以实现大语言模型的核心能力。
59000编辑于 2025-02-19 - 来自专栏算法进阶
强化学习+扩散模型的综述
3 扩散模型的介绍 扩散模型的基础包括著名的去噪扩散概率模型（DDPM）和基于得分的生成模型。DDPM因简单而广泛使用，基于得分的模型将其扩展到包括连续时间扩散过程。 3.1 去噪扩散概率模型 去噪扩散概率模型（DDPM）利用参数化扩散过程来模拟真实数据如何被去噪为纯噪声。扩散过程每一步由x_t表示，T表示总步骤数。扩散模型和强化学习（RL）都使用时间步长表示法。 逆过程为： pθ,ϕ(xt|xt+1,y)=Zpθ(xt|xt+1)pϕ(y|xt) ,（8） 其中Z为归一化因子。 Dhariwal和Nichol指出，方程(8)可近似看作另一个高斯分布： p(xt|xt+1, y) = N (µ(xt, t) + sΣ(xt, t)g, Σ(xt, t))， 采样过程为：xt+1∼ 下图说明了扩散模型在RL中的独特作用。目前，将扩散模型应用于RL的工作主要分为四类：使用扩散模型作为规划器、策略、数据增广和潜在表示。
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。 在本文中，我们将研究扩散模型的理论基础，然后演示如何在PyTorch中使用扩散模型生成图像。 介绍 扩散模型是生成模型，这意味着它们用于生成与训练数据相似的数据。 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 ，我们通过生成随机数据来训练，然后使用常用的流程来训练： training_images = torch.randn(8, 3, 128, 128) loss = diffusion(training_images denoising_diffusion_pytorch import Unet, GaussianDiffusion, Trainer model = Unet( dim = 64, dim_mults = (1, 2, 4, 8)
1.4K10编辑于 2023-05-11 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
DiffusionDet：用于对象检测的扩散模型
用于对象检测的扩散模型。(a) 扩散模型，其中 q 是扩散过程，pθ 是逆过程。(b) 图像生成任务的扩散模型。 扩散模型。作为一类深度生成模型，扩散模型[35,77,79]从随机分布的样本开始，通过渐进的去噪过程恢复数据样本。 扩散模型的更多应用可以在最近的调查 [8, 96]。 感知任务的扩散模型。虽然扩散模型在图像生成方面取得了巨大成功 [15,35,79]，但它们在判别任务中的潜力尚未得到充分探索。 扩散模型 [35, 75–77] 是一类受非平衡热力学启发的基于似然的模型 [77, 78]。这些模型通过逐渐向样本数据中添加噪声来定义扩散前向过程的马尔可夫链。 所有模型都在 8 个 GPU 上使用大小为 16 的小批量进行训练。对于 MS-COCO，默认的训练计划是 450K 次迭代，学习率在 350K 和 420K 次迭代时除以 10。
1.8K21编辑于 2023-04-29 - 来自专栏DrugOne
基于扩散模型的DNA序列设计
与此相反，扩散模型作为一种新兴的生成模型类别，没有这些问题，并已在图像生成等领域达到最新水平。鉴于此，作者提出了一种新的潜在扩散模型，DiscDiff，专门用于离散DNA序列的生成。 通过使用自动编码器将离散DNA序列嵌入到连续的潜在空间，模型能够利用连续扩散模型的强大生成能力来生成离散数据。 合成DNA序列设计传统上是基于广泛的实验室实验得出的特定生物数据的工作。 鉴于扩散模型在图像生成、蛋白质合成和电路设计方面的成功应用，将其应用于DNA序列生成可能会产生更高质量的序列。在这“质量”指的是序列的多样性以及捕捉基础分布/基序的能力。 在此项工作中，作者提出了一种用于离散数据生成的潜在扩散模型，并将其应用于DNA序列生成。 DiscDiff模型部分 图 1 图 2 作者介绍了一种名为DiscDiff的灵活潜在扩散模型，专为离散数据生成而设计。该模型由两个主要组成部分构成：一个自编码器函数和一个去噪模型。
54810编辑于 2024-01-28
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