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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
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。
2.4K10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。
1.6K21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。
76620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。
1.8K40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。 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。
58110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
1.9K20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。 作者提出了思维的扩散（DoT），一种为扩散模型量身定制的固有链式思考方法。本质上，DoT逐渐更新表示隐藏空间中思维的一系列潜变量，允许推理步骤随时间扩散。 受到扩散模型在文本生成中成功的启发，作者探索它们在特定任务中的推理能力及其相对于自回归模型的潜在优势。 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。
57410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。
3.3K20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
2.4K20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
1.9K30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。 在一篇 10 月 17 日上传到 arXiv 的论文中，来自谷歌研究院、以色列理工学院、以色列魏茨曼科学研究所介绍了一种基于扩散模型的真实图像编辑方法——Imagic，只用文字就能实现真实照片的 PS， 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。
62210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。
47010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。
27610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
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。 4 扩散模型在RL中的作用 扩散模型已被证明具有生成不同数据和模型多模分布的能力，对于长期存在的挑战，使用扩散模型提高RL算法的性能和采样效率是一个有效的解决方案。 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。 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。
3.1K20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
来源：AI公园本文约4500字，建议阅读10分钟本文中，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。 扩散模型的迅速崛起是机器学习在过去几年中最大的发展之一。 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。 训练扩散模型的目标是学习逆向过程，即训练。通过沿着这条链向后遍历，我们可以生成新的数据。 扩散模型的优点 如上所述，对扩散模型的研究近年来呈爆炸式增长。 最终，他们使用以下目标： 我们的扩散模型的训练和采样算法可见下图： 扩散模型总结 在本节中，我们详细探讨了扩散模型的理论。
1.3K10编辑于 2023-05-11 - 来自专栏媒矿工厂
草图指导的文生图扩散模型
在这项工作引入了一种通用方法，通过在推理期间使用来自另一个域（例如草图）的空间图来指导预训练的文本到图像扩散模型。 在这项工作中，作者引入了一种通用方法，通过在推理期间使用来自另一个域（例如草图）的空间图来指导预训练的文本到图像扩散模型。该方法不需要为任务训练专用模型或专门的编码器。 该方法的关键思想是使用边缘预测器来指导预训练的文本到图像扩散模型的推理过程，该边缘预测器对扩散模型核心网络的内部激活进行操作，从而鼓励合成图像的边缘遵循参考草图。 MLP 经过训练，可将去噪扩散模型网络的内部激活映射到空间边缘图，如图所示。 图1 我们从扩散模型的核心 U-net 网络 U 中的固定中间层序列中提取激活值。 总结 提出了一种利用空间图指导预训练文本到图像模型扩散模型的技术。 本文专注于草图引导，并表明该技术可以很好地处理域外草图，这些草图可能具有与训练时看到的完全不同的多种风格。
99020编辑于 2023-09-19 - 来自专栏CreateAMind
概率扩散模型讲义 （Probabilistic Diffusion Models）
这构成了向数据缓慢添加随机噪声的扩散步骤的马尔可夫链，随后是反向扩散过程，其中数据从噪声中重建。扩散模型通过对大量数据点进行训练来学习原始数据样本所属的数据流形，从而学习重建数据样本所属的数据流形。 1导言 本文件旨在成为与扩散模型相关的数学基础的连贯描述。这一领域的文献数量增长非常快，但扩散过程的数学基础基本上保持不变。 我们将讨论两种不同的逆过程，即去噪扩散概率模型 [Ho et al., 2020, Nichol and Dhariwal, 2021] 和去噪扩散隐式模型 [Song et al., 2020]。 在方程（18）中使用它，我们得到 这最终是用于训练扩散模型的（负）损失函数。 让我们依次看看等式 (21) 的每一项：重建项表示模型在扩散过程的一步后重建数据点 x0 的平均成功程度。 这种模型被称为隐式概率模型[Mohamed and Lakshminarayanan, 2017]。由这样的模型执行的生成过程被[宋等人，2020]简称为去噪扩散隐式模型，简称DDIM。
1.1K10编辑于 2024-05-14 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用PyTorch实现去噪扩散模型
在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。 在第一篇GAN论文发表六年后，在VAE论文发表七年后，一个开创性的模型出现了:去噪扩散概率模型(DDPM)。DDPM结合了两个世界的优势，擅长于创造多样化和逼真的图像。 DDPM 去噪扩散概率模型(DDPM)是生成模型领域的一种前沿方法。与依赖显式似然函数的传统模型不同，DDPM通过对扩散过程进行迭代去噪来运行。这包括逐渐向图像中添加噪声并试图去除该噪声。 逆向过程的主要目标是使用专门的机器学习模型对图像进行去噪。 正向扩散过程 正向过程是一个固定且不可学习的步骤，但是它需要一些预定义的设置。在深入研究这些设置之前，让我们先了解一下它是如何工作的。 训练算法 我们假设用于进行预测的模型体系结构将是一个U-Net。训练阶段的目标是：对于数据集中的每个图像，在[0,T]范围内随机选择一个时间戳，并计算正向扩散过程。
94510编辑于 2024-01-07
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