(二)AIGC—Stable Diffusion(2)

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(二)AIGC—Stable Diffusion(2)

(二)AIGC—Stable Diffusion(2)
(二)AIGC—Stable Diffusion(2)
越往后,加的噪声越多,逐渐递增

正常的话,类似RNN,前向传递,不利于模型训练。
如果直接从x0到xt最好,DPPM这篇论文就实现了这一目标

(二)AIGC—Stable Diffusion(2)
beta这一参数在扩散过程是已知的,前期设计好,从0.0001-0.002,线性衰减,,或者其他衰减,因此,beta1…beta_n肯定是已知的。

(二)AIGC—Stable Diffusion(2)

(二)AIGC—Stable Diffusion(2)

(二)AIGC—Stable Diffusion(2)

前向加噪声 : 前向可以直接从x0求出来xT

反向去噪声 : 反向不能直接从xT求出来x0
xT已经知道,求XT-1 … 直到求 x0

根据xT求xT-1比较难求,可以根据贝叶斯,由前向过程中的已知条件求解
(二)AIGC—Stable Diffusion(2)
(二)AIGC—Stable Diffusion(2)
(二)AIGC—Stable Diffusion(2)
(二)AIGC—Stable Diffusion(2)
以上zt不是累乘,公式表示有误
需要求x0,但是在逆过程中x0明显未知,因此,可以使用xt替换x0

有一个参数无法直接求解,
无法直接求解的问题,可以使用近似解,训练一个模型去预测Xt时刻的噪声

loss就是正向过程 加的噪声 和 逆向过程 预测的噪声之间的 某种度量
前向过程提供训练的标签,逆向过程去拟合这个标签

(二)AIGC—Stable Diffusion(2)

(二)AIGC—Stable Diffusion(2)

扩散模型为什么要用U-Net?
原始论文从信息论和信息熵的角度讲解的,以上简化了
训练完后如何去使用?


2015年提出 - 2020年DALL-E出来才火

(二)AIGC—Stable Diffusion(2)

推导过程挺复杂的,编写成代码的算法流程-大道至简,
训练的时候,t是随机的,不是训练固定的步骤数目,防止陷入某种规律当中文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-490421.html

  • 训练过程:
    (二)AIGC—Stable Diffusion(2)
  • 采样过程
    (二)AIGC—Stable Diffusion(2)

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