这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了扩散模型DDPM开源代码的剖析【对应公式与作者给的开源项目，diffusion model】。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/4c5bcfec8584af0d967f1ab10179ca4b-Abstract.html
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ddpm是一类生成模型，其工作原理是逐渐向数据中添加噪声，然后学习如何逆转这一过程。这个想法是通过一个称为扩散的过程将一个简单的分布(通常是高斯噪声)转换成一个复杂的数据分布(如图像或音频)，然后反向生成新的样本。 简单的过程可以描述如下: 从数据分布中的
英文名称: Denoising Diffusion Probabilistic Models 中文名称: 去噪扩散概率模型 论文地址: http://arxiv.org/abs/2006.11239 代码地址1: https://github.com/hojonathanho/diffusion （论文对应代码 tensorflow） 代码地址2: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui stable-diffusion-webui/modules/models/diffusion/ddpm_edi
Abstract 我们使用扩散概率模型给出了高质量的图像合成结果，扩散概率模型是一类受非平衡热力学启发的潜变量模型。我们的最佳结果是根据扩散概率模型和去噪分数匹配与朗之万动力学之间的新联系而设计的加权变分界上的训练，并且我们的模型自然地允许渐进有损解压缩
在前面的博客中，我们讨论了生成模型VAE和GAN，近年来，新的生成模型——扩散模型受到越来越多的关注，因此值得好好去研究一番。扩散模型（Diffusion Models）最早由 [2] 于2015年提出，但直到2020年论文 [3] 发表之后才得到关注，本文详细梳理了 [3] 中的公式推导部分，帮助大
传送门： stable diffusion：Git｜论文 stable-diffusion-webui：Git Google Colab Notebook部署stable-diffusion-webui：Git kaggle Notebook部署stable-diffusion-webui：Git AI绘画，输入一段文本就能生成相关的图像，stable diffusion便是其中一个重要分支。自己对其中的原理比较感兴趣，因此开启这个系列的文章
目前AIGC可以说是整个人工智能领域的当红炸子鸡，而Diffusion Model（扩散模型）正是目前各项图像生成式应用的主要架构。本人并不主要研究图像生成领域，不过由于项目需要也对其进行过一些调研，故写下这篇文章进行分享与记录。本文会从最简单的扩散模型开始讲起，然后
鸽了好久没更了，主要是刚入学学业压力还蛮大，挺忙的，没时间总结啥东西。 接下来就要好好搞科研啦。先来学习一篇diffusion的经典之作Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)。(看完这篇可看它的改进版 IDDPM原理和代码剖析) 先不断前向加高斯噪声，这一步骤称为前向过程。
2018年我写过一篇博客，叫：《一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如 2014 R-CNN 2015 Fast R-CNN、Faster R-CNN 2016 YOLO、SSD 2017 Mask R-CNN、YOLOv2 2018 YOLOv3 随着2019 CenterNet的发布，特别是2020发布的DETR(End-to-End
2018年我写过一篇博客，叫：《一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如 2014 R-CNN 2015 Fast R-CNN、Faster R-CNN 2016 YOLO、SSD 2017 Mask R-CNN、YOLOv2 2018 YOLOv3 随着2019 CenterNet的发布，特别是2020发布的DETR(End-to-End
