1、扩散模型是什么？diffusion模型是生成模型的一种，其余的类型有GAN/VAE/flow模型，GAN是对抗学习网络，由一个编码器和描述器构成，编码器是生成分布，而描述器是为了判断生成的是否是真实分布。 VAE是变量自编码器，是x——>Z——>x’的过程，x是真实数据的分布，Z是编码器生成的分布，而x’是预测生成的分布。 Flow是另一种生成模型。 diffusion是以VAE模
昨天我们分享了散列表的实现，对 PHPer 来说，应该对散列表很熟悉，因为我们每天用的数组就是基于散列表实现的。比如 $arr['test'] = 123 这段代码，PHP底层会将键值 test 通过散列函数转化为散列码，然后将 123 映射到这个散列码上。在不考虑哈希冲突的情况下，散列表查找、删除、插入的时间复杂度都是 O(1)，非常高效。 要减少哈希冲突，提高散列表操作效率，设计一个
量子位“U-Net已死，Transformer成为扩散模型新SOTA了！”就在ChatGPT占尽AI圈风头时，纽约大学谢赛宁的图像生成模型新论文横空出世，收获一众同行惊讶的声音。△MILA在读ML博士生Ethan Caballero论文创意性地将Transformer与扩散模型融合，在计算效率和生成效果上均超越了基于U-Net的经典模型ADM和LDM，打破了U-Net统治扩散模型的“普遍认知”。网
在博客中分享的关于Openlayer实现点动态扩散，今天分享一下关于ArcGIS API实现点动态扩散的效果，主要还用canvas写，这中间用一个rasterLayer的扩展图层。先来看看效果： 一、完整demo代码：<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>arcgis map flashmark
一、创意开发及工具1.1概念生成、发展、交流新创意的创造性过程创意是想法构思的基本要素，它可以是形象化的、具体的或抽象的创意开发包括创造解决消费问题的解决方案的所有流程1.2阶段作用早期产生初步的产品概念中期用于解决实施问题后期用于规划上市1.3寻找创意的方法方法驱动、技术驱动、竞品驱动、问题驱动1.4两种思考方式发散思维（头脑风暴）：不走寻常路、以创造型的创造力为中心（寻找创意和机会）收敛思维/
随着最近DALLE2和stable diffusion的大火，扩散模型的出色表现丝毫不逊色VAE和GAN，已经形成生成领域的三大方向：VAE、GAN和Diffusion，如上图可以简要看出几类主线模型的区别。本期文章将简要介绍下扩散模型的数学原理和几个代表性模型。扩散模型 扩散模型受热力学启发，通过反转逐渐的噪声过程来学习生成数据。如上图所示，分为扩散过程（forward/diffusion p
转载
2024-01-26 10:53:38
303阅读
AIGC(AI Generated Content,人工智能生成内容)什么是AIGC？AIGC（Artificial Intelligence Generated Content / AI-Generated Content）中文译为人工智能生成内容，一般认为是相对于PCG（专业生成内容）、UCG（用户生成内容）而提出的概念。AIGC狭义概念是利用AI自动生成内容的生产方式。广义的AIGC可以看作
小白也能读懂的AIGC扩散（Diffusion）模型系列讲解，持续更新SD模型及其微调方法和原理。
扩散模型与其他生成模型什么是扩散模型扩散模型的简介生成建模是理解自然数据分布的开创性任务之一。VAE、GAN和Flow系列模型因其实用性能而在过去几年中占据了该领域的主导地位。尽管取得了商业上的成功，但它们的理论和设计缺陷（棘手的似然计算、限制性架构、不稳定的训练动力学等）导致了一类名为“扩散概率模型”或DPM的新型生成模型的开发。生成模型是一类可以根据某些隐含参数随机生成观察结果的模型。近年来，
转载
2024-01-07 10:58:31
2阅读
目录开发环境1 加载相关第三方库2 加载数据集3 确定超参数的值4 确定扩散过程任意时刻的采样值5 演示原始数据分布加噪100步后的效果6 编写拟合逆扩散过程高斯分布的模型7 编写训练的误差函数8 编写逆扩散采样函数（inference过程）9 开始训练模型，并打印loss及中间重构效果10 动画演示扩散过程和逆扩散过
转载
2023-08-30 11:03:21
166阅读
关于扩散的研究是很重要的，例如粒子的扩散 热量的扩散等等，扩散现象为什么会发生而且不可逆？这是和热力学第二定律有关系的。扩散分为稳态扩散和非稳态扩散。所谓稳态扩散是指单位时间通过和扩散方向垂直的扩散通量不随时间变化而变化，非稳态扩散通量随时间变化而变化。研究扩散首先得知道扩散速率问题。生理学家Fick最早研究了并提出了他的著名的两个定律（注意定律与定理的区别） 
转载
2023-07-23 13:32:11
321阅读
引入：大自然中的扩散现象都遵循一个熵增的过程，比如一滴墨水滴到清水里，比如罐子里的气体一步一步扩散到空气中，都是一个不可逆的过程，但当前状态是包含着上一个状态的信息且扩散规律是可遵循的。Diffusion Models 就是基于一些假设条件，通过找到并掌握扩散过程的每一个步骤与当前的状态，从一个初始的各向同性的高斯噪声分布来一步一步逆推上一个的状态，经过不断的逆推得到了粒子原来的状态。 是从输入空
转载
2024-01-29 01:37:13
82阅读
扩散模型代码详细解读代码地址：denoising-diffusion-pytorch/denoising_diffusion_pytorch.py at main · lucidrains/denoising-diffusion-pytorch (github.com)前向过程和后向过程的代码都在GaussianDiffusion这个类中。有问题可以一起讨论！常见问题解决Why self-cond
转载
2023-08-30 22:07:04
340阅读
文章目录一、AIGC 的简要介绍二、AIGC 的发展历程三、AIGC 的基石3.1 基本模型3.2 基于人类反馈的强化学习3.3 算力支持四、生成式 AI（Generative AI）4.1 单模态4.1.1 生成式语言模型（Generative Language Models，GLM）4.1.2 生成式视觉模型（Generative Vision Models）4.2 多模态4.2.1 视觉语
风格迁移1、DEADiff: An Efficient Stylization Diffusion Model with Disentangled Representations基于文本到图像扩散模型在迁移参
The Illustrated Stable Diffusion扩散模型的组成1 图像信息生成器2 图像解码器什么是扩散？扩散是如何工作的通过去噪声来绘制图像速度提升：在压缩(潜在)数据上扩散而非在像素数据上文本编码器：一个Transformer语言模型CLIP如何训练将文本信息喂给图像生成过程Unet噪声预测器的隐层（不包括文本）带有文本的Unet噪声预测器隐层总结ResourcesAckno
---前言一、常见生成模型二、直观理解Diffusion model三、形式化解析Diffusion model*四、详解 Diffusion Model（数学推导）1.前向过程(扩散过程)2.逆扩散过程3.逆扩散条件概率推导4.训练损失五、训练、测试伪代码1. 训练2.测试六、代码解析1.train_cifar.py2.sample_images.py（预测过程）总结 前言AI 作画从 18 年
转载
2024-01-28 05:36:39
193阅读
大家好，今天和大家分享一篇最新的论文 DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection 论文和代码地址已公布https://arxiv.org/abs/2211.09788https://github.com/ShoufaChen/DiffusionDet是的，这个算法和今年最火的 AI 绘画类似，都是基于扩散模型去实现。最近我身边也有一些人在研
转载
2023-12-22 21:27:37
37阅读
文章目录扩散模型Diffusion Model 【质量提升2.0】【扩散模型】一.扩散模型简介二.前向扩散简介三.逆向扩散简介四.目标函数 一.扩散模型简介其最早出现在2015年，是生成模型的一种，目前占据主流的扩散模型多基于2020年提出的DDPM。其主要由正向扩散、逆向扩散两个过程组成的。其基本工作流程是，扩散模型在正向扩散阶段对数据（图像）逐步施加噪声，直至数据（图像）被完全破坏成高斯噪声
生成模型与扩散模型生成模型是一类能够生成合成图像的模型。生成模型最著名的例子是GAN(生成对抗网络)。它有生成器和鉴别器，它们相互对抗，然后生成图像。由于模型本身具有对抗性，因此很难进行训练。这使得很难达到一个最优的平衡。利用扩散模型可以解决这个问题。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。所
原创
2023-07-12 19:22:26
191阅读
