1. DDPM模型概述扩散模型（DM，Diffusion Model）是一类生成模型，常见的生成模型还有GAN和VAE。扩散模型分为前向阶段和逆向阶段，在前向阶段中逐步向数据中添加噪声，直至数据变成完全的高斯噪声，然后在逆向阶段学习从高斯噪声中还原为原始数据。图1 扩散模型的前向阶段和逆向阶段. 前向阶段表示为图1中从右往左的过程。从原始图像�0开始，第�步在��−1的基础上添加噪声得到��。��
【本文讲解代码选择的github地址为】：https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementatio模型DDPM系列的最后一篇：源码解读了。
扩散模型1 扩散模型（DM）扩散模型（Diffusion Model）起源于非均衡热动力学（non-equilibrium thermodynamics），是一类基于概率似然（likelihood）的生成模型。当前对扩散模型的研究主要围绕三种主流的实现：去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models / DDPMs）基于分数的生成模型（Score
原创
2023-06-01 11:26:40
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3 DDPM 的优化3.1 参数优化3.1.1 优化 βt在 "Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models". 一文中，作者提出了多种优化 DDPM 的技巧。其中一种就是把 βt 的线性机制改为余弦机制。 机制（schedule）函数的实现相对灵活，只要保证在训练的中间过程提供近似-线性的下降并且在 t = 0 和 t = T 附近的变化不大
原创
2023-06-02 08:57:02
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具体来说，为了在两个域 A 和 B 之间执行风格迁移，本文使用在域 A 上训练的扩散模型对来自域 A 的图像进行编码，然后使用在域 B 上训练的扩
论文优化了扩散模型的具体实现，并证明了扩散模型可生成高质量的图像。具体方法是结合扩散概率模型和朗之万动力学去噪的加权变分训练模型。
原创
2023-10-02 11:04:39
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时隔两年半（2年4个月），我又回来研究生成技术了。以前学习研究GAN没结果，不管是技术上，还是应用产品上，结果就放弃了，现在基于diffusion的技术又把生成技术带上了一个新的高度。现在自己又来研究学习这方面的东西了。现在看来，以前还是自己自我定位不清晰，想搞研究，搞出研究成果来，自己能力不够，也没人带，搞不了；然后格局不够，对事物曲折变化认识不够，坚持力也不够。现在就还是面向应用进行学习研究了
我们要介绍的扩散模型的理论基础和非常重要的DDPM，扩散模型的实现并不复杂，但其背后的数学原理却非常丰富。在这里我会介绍这些重要的数学原理，省去了这些公式的推导计算，如果你对这些推导感兴趣，可以学习参
原创
精选
2023-03-29 10:18:08
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作者丨梦想成真导读本文以易于理解的方式介绍了DDPM的基本原理，包括其前向加噪和反向去噪过程，以及如何通过最小化两个高斯分布之间的KL散度来训练模型。同时，文章还简要提及了DDIM作为DDPM的加速方法，以及如何将条件信息融入diffusion模型进行生成控制。前言现在大火的stable diffusion系列，Sora，stable video diffusion等视频生成模型都是基于了diff
上一篇的链接：多模态MLLM都是怎么实现的（2） (qq.com)上上篇的链接：多模态MLLM都是怎么实现的（1） (qq.com) 在第一篇我们简单介绍了一下多模态训练的原理，包括clip，第二篇正好Sora横空出世，也让我就Dit做了一下抛砖引玉，顺便讲了VAE和ViT的部分，上节课我说过, DiT它就不是一个模型，它包含了VAEencode
上一篇的链接：多模态MLLM都是怎么实现的（2） (qq.com)上上篇的链接：多模态MLLM都是怎么实现的（1） (qq.com) 在第一篇我们简单介绍了一下多模态训练的原理，包括clip，第二篇正好Sora横空出世，也让我就Dit做了一下抛砖引玉，顺便讲了VAE和ViT的部分，上节课我说过, DiT它就不是一个模型，它包含了VAEencode
在Encoder部分中，UNet模型会逐步压缩图片的大小；在Decoder部分中，则会逐步还原图片的大小。同时在Encoder和Deocd
以上就是我们介绍的扩散概率模型（DDPM）的实现过程。我们首先讨论了如何为生成MNIST数据创建模型，包括将图像从默
0 概述 我本来应该在学习Stable Diffusion的代码。但是因为其很大程度是依赖于DDPM
原创
2022-09-18 09:29:59
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文章浅入深地对最基础的去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM）进行讲解。介绍l扩散模型生
去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM）是一种生成模型，通过逐步去噪从随机噪声中生成高质量数据。模型通过条件概率学习输入数据与噪声之间的关系，从而能够生成去噪后的数据。
本文对 Stable Diffusion 主要使用的如 DDPM、DDIM、PLMS 等算法进行分析，详解其代码实现。
原创
2023-03-26 17:43:01
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机器之心图像修复旨在填充图像中的缺失区域，被修复区域需要与图像的其余部分协调一致，并且在语义上是合理的。为此，图像修复方法需要强大的生成能力，目前的修复方法依赖于 GAN 或自回归建模。近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室（CVL）的研究者提出了 RePaint，这是一种基于 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model，去噪扩散概率模型）的修
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2022-10-18 09:54:05
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学习目标：DDPM学习内容：DDPM代码学习时间：11.13-11.18学习产出：一、DDPM1、trainertrainer用来计算损失，即将图片加噪后计算损失，损失公式如下： extract()函数：选取特下标的t并转换成特定维度# 根据Loss公式计算Loss
class GaussianDiffusionTrainer(nn.Module):
'''
model=Unet，
DDPM算法原理部分：
简述DDPM的算法流程：初始化：从带噪声的图像开始。
正向扩散：逐步向数据添加高斯噪声，直到数据完全转化为无结构的噪声。
反向去噪：通过模型预测并逐渐去掉每一步加入的噪声，还原得到无噪声的图像。
训练：使用反向传播算法更新模型参数，以最小化正向和反向过程之间的差异。
测试：对新的高噪声图像应用训练好的模型进行去噪。
实现DDPM是否需要什么条件：马尔可夫链：DDPM使用马尔
