接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 什么是 Diffusion Model 前向Diffusion 过程 Diffusion Model 首先定义了一个前向扩散过程,总共包含T个时间步,如下图所示: 最左边的蓝色圆圈x0表示真实自然图像,对应下方的狗子图片。 最右边的蓝色圆圈xT...
首先,Diffusion Model 与GAN 一样都是一种生成模型,生成模型 顾名思义,就是来生成数据的模型,比如在计算机视觉领域我们会普遍来使用生成模型构建更丰富的训练样本,进而提高CV模型的鲁棒性。更具体而言就是给一个随机的高斯噪声数据,生成模型就能返回给我们一个"真实"的数据样本,这就是生成模型的推理过程。 注意:这...
前向Diffusion 过程 Diffusion Model 首先定义了一个前向扩散过程,总共包含T个时间步,如下图所示: 最左边的蓝色圆圈x0表示真实自然图像,对应下方的狗子图片。 最右边的蓝色圆圈xT则表示纯高斯噪声,对应下方的噪声图片。 最中间的蓝色圆圈xt则表示加了噪声的x0,对应下方加了噪...
首先diffusion model 是一种生成式模型(generative model),可以用来生成文字、图像、视频等。与之对应的是判别式模型(discreminative model),比如图片分类、人脸识别等。 常见的判别式模型有下图所示的这几大类。GAN 是之前的 SOTA,不过它训练不太稳定,生成的内容缺乏多样性。VAE 的缺点是使用的是 surrogate loss,不...
Diffusion Model的原理基于熵增定律,即系统的熵(混乱度)会随时间增加。在Diffusion Model中,首先给一幅图片增加噪声,让其变得极其混乱,然后训练模型将混乱的照片变回有序(实现图片生成)。这个过程可以分为两个阶段:前向过程和反向过程。 前向过程(加噪):在前向过程中,模型不断往输入数据中增加噪声,直到数据完全变...
Diffusion Model扩散模型 1、扩散模型基本原理: 扩散模型包括两个步骤: 固定的(或预设的)前向扩散过程q:该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中,直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ:训练一个神经网络,从纯噪音开始逐渐去噪,直到得到一个真实图像。
机器学习和人工智能算法不断发展,以解决复杂问题并加深我们对数据的理解。其中一个引人注目的模型类别是扩散模型,它们因能够捕捉和模拟像数据生成和图像合成这样的复杂过程而受到重视。 在这篇文章中,我们将探讨: 什么是扩散? 什么是扩散模型? 扩散模型是如何工作的?
深度解析:什么是Diffusion Model? ©PaperWeekly 原创 · 作者 |鬼谷子 引言 在上一篇 基于流的深度生成模型 中详解介绍了有关流的生成模型理论和方法。目前为止,基于 GAN 生成模型,基于 VAE 的生成模型,以及基于 flow 的生成模型它们都可以生成较高质量的样本,但每种方法都有其局限性。GAN 在对抗训练过程中会...
5. Variational Diffusion Model 下面我们就会以变分自编码器的视角来介绍扩散模型!既然是变分自编码器的...
GitHub链接:https://github.com/azad-academy/stable-diffusion-model-tutorial 下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程 在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程,即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算...