社区
李冠东的课程社区_NO_1
AIGC->基于扩散模型的图像生成算法
帖子详情
Diffusion模型的数学形式
Kun Li
领域专家: 数据科学与机器学习技术领域
2024-06-14 08:38:05
课时名称
课时知识点
Diffusion模型的数学形式
从数学形式出发推导diffusion,帮助大家更好更深刻的理解什么是diffusion。
...全文
84
回复
打赏
收藏
Diffusion模型的数学形式
课时名称课时知识点Diffusion模型的数学形式从数学形式出发推导diffusion,帮助大家更好更深刻的理解什么是diffusion。
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
Easy_
diff
us
ion
是一个易于训练和修改的基于
diff
us
ion
的
模型
,它是我在通读
Easy_
diff
us
ion
是一个易于训练和修改的基于
diff
us
ion
的
模型
,它是我在通读
diff
_easy_
diff
us
ion
Diff
us
ion
Models: 生成扩散
模型
数学
推导
本文基于2020年提出的DDPM[1](Denoising
diff
us
ion
probabilistic models)
模型
,对扩散
模型
的原理进行详细的介绍。对于扩散过程,在满足马尔科夫链的条件下,我们应用了重参数技巧证明了基于原始数据我们可以对任意步进行采样,并且可以使用
数学
表达式进行表示;对于逆扩散过程,我们应用了贝叶斯公式和高斯分布的性质进行
数学
推导得到了逆扩散过程的后验分布,并且应用于目标优化;对于目标优化,在已知真实数据的条件下,我们应用了极大似然估计将
模型
参数估计转换为对数似然估计,结合了变分
Diff
us
ion
模型
通识(内含
数学
原理与源码详细讲解)
基于扩散
模型
的深度学习
模型
是一类可以通过学习数据中的扩散过程来实现数据分析和建模的
模型
。这种
模型
的基本思想是通过扩散过程来学习数据中的特征,并将学习到的特征应用于其他任务中。
【深度学习
模型
】扩散
模型
(
Diff
us
ion
Model)基本原理及代码讲解
生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年(Sohl-Dickstein等人)提出,然而,直到2019年斯坦福大学(Song等人)、2020年Google Brain(Ho等人)才改进了这个方法,从此引发了生成式
模型
的新潮流。目前,包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2,海德堡大学的Latent
Diff
us
ion
和Google Brain的ImageGen,都基于
diff
us
ion
模型
,并可以得到高质量的生成效果。本文以下讲解主要基于DDPM,并适当地增加一些目前有效的改进内容。
Stable
Diff
us
ion
自动化使用
Diff
us
ion
模型
数学
本质的深层原因
基于马尔可夫链的
数学
形式
,开发者可实现更高效的采样算法(如DDIM、PLMS),需修改JSON配置中的。
李冠东的课程社区_NO_1
1
社区成员
29
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
李冠东的课程社区_NO_1
自古山高水远路,无一不为风尘苦。
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
自古山高水远路,无一不为风尘苦。
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章