当前位置: 首页 > news >正文

DDPM浅析

在机器学习和人工智能领域,生成模型一直是一个备受关注的研究方向。近年来,一种新型的生成模型——扩散概率模型(Diffusion Probabilistic Models,简称DDPM)引起了广泛的关注。本文将探讨DDPM的原理、优势以及应用。

扩散模型的起源

扩散模型的概念最早可以追溯到热力学中的扩散过程。在机器学习领域,扩散模型的思想首次被Sohl-Dickstein等人在2015年提出。然而,直到2020年Ho等人提出DDPM,这类模型才真正展现出其强大的生成能力。

DDPM的核心思想

DDPM的核心思想是模拟一个逐步向数据中添加噪声的扩散过程,然后学习如何逆转这个过程。这个想法看似简单,却蕴含着深刻的数学原理。

前向扩散过程

前向扩散过程可以被描述为一个马尔可夫链:

q ( x t ∣ x t − 1 ) = N ( x t ; 1 − β t x t − 1 , β t I ) q(x_t|x_{t-1}) = \mathcal{N}(x_t; \sqrt{1-\beta_t}x_{t-1}, \beta_tI) q(xtxt1)=N(xt;1βt xt1,βtI)

这里,x₀是原始数据,xT是纯噪声,βt是一个预定义的方差调度。整个过程可以被看作是逐步将数据转化为高斯噪声。

值得注意的是,这个过程有一个重要的性质:任意时刻的xt都可以直接由x₀计算得到:

x t = α ˉ t x 0 + 1 − α ˉ t ϵ x_t = \sqrt{\bar{\alpha}_t}x_0 + \sqrt{1-\bar{\alpha}_t}\epsilon xt=αˉt x0+1αˉt ϵ

其中, α ˉ t = ∏ s = 1 t ( 1 − β s ) \bar{\alpha}_t = \prod_{s=1}^t (1-\beta_s) αˉt=s=1t(1βs),ϵ是标准高斯噪声。

逆向去噪过程

DDPM的核心任务是学习逆向去噪过程,即如何从xT逐步恢复出x₀。这个过程可以表示为:

p θ ( x t − 1 ∣ x t ) = N ( x t − 1 ; μ θ ( x t , t ) , Σ θ ( x t , t ) ) p_\theta(x_{t-1}|x_t) = \mathcal{N}(x_{t-1}; \mu_\theta(x_t, t), \Sigma_\theta(x_t, t)) pθ(xt1xt)=N(xt1;μθ(xt,t),Σθ(xt,t))

模型需要学习预测每一步的均值μθ和方差Σθ。

DDPM的训练目标

DDPM的训练目标是最小化真实的逆过程分布q(xt-1|xt, x0)和模型预测的分布pθ(xt-1|xt)之间的KL散度。通过一系列的数学推导,最终的训练目标可以简化为:

L = E t , x 0 , ϵ [ 1 2 σ t 2 ∥ ϵ − ϵ θ ( x t , t ) ∥ 2 ] L = \mathbb{E}_{t,x_0,\epsilon}\left[\frac{1}{2\sigma_t^2}\|\epsilon - \epsilon_\theta(x_t, t)\|^2\right] L=Et,x0,ϵ[2σt21ϵϵθ(xt,t)2]

这个目标函数的物理意义是:模型需要学会预测在每个时间步添加的噪声ϵ。

DDPM的网络结构

DDPM通常使用U-Net作为其主要的网络结构。U-Net最初是为医学图像分割设计的,但其对于生成任务也表现出色。在DDPM中,U-Net被用来预测每个时间步的噪声。

DDPM的采样过程

DDPM的采样过程是一个逐步去噪的过程:

  1. 从标准高斯分布中采样得到xT
  2. 对于t = T-1, T-2, …, 1,使用学习到的模型逐步去噪
  3. 最终得到生成的样本x₀

这个过程可以用以下公式表示:

x t − 1 = 1 1 − β t ( x t − β t 1 − α ˉ t ϵ θ ( x t , t ) ) + σ t z x_{t-1} = \frac{1}{\sqrt{1-\beta_t}}\left(x_t - \frac{\beta_t}{\sqrt{1-\bar{\alpha}_t}}\epsilon_\theta(x_t, t)\right) + \sigma_t z xt1=1βt 1(xt1αˉt βtϵθ(xt,t))+σtz

其中z是标准高斯噪声,σt是预定义的噪声水平。

DDPM的优势

  1. 高质量生成:DDPM能生成非常高质量的样本,尤其是在图像生成任务中表现出色。

  2. 稳定训练:相比GAN等模型,DDPM的训练过程更加稳定,不容易出现模式崩溃等问题。

  3. 灵活性:DDPM可以轻松扩展到条件生成、图像编辑等多种任务。

  4. 理论基础扎实:DDPM有着清晰的概率理论基础,这使得它更容易进行理论分析和改进。

DDPM的应用

DDPM在多个领域都展现出了巨大的潜力:

  1. 图像生成:DDPM在高分辨率图像生成任务中表现出色,生成的图像质量常常超过GAN。

  2. 图像编辑:通过控制扩散过程的中间状态,DDPM可以实现精细的图像编辑。

  3. 音频生成:DDPM也被成功应用于音频生成任务,如语音合成和音乐生成。

  4. 分子生成:在药物发现领域,DDPM被用于生成新的分子结构。

DDPM的改进和发展

自DDPM提出以来,研究者们提出了多种改进方法:

  1. 加速采样:如DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models)通过减少采样步骤来加速生成过程。

  2. 提高质量:如Improved DDPM通过更好的网络结构和噪声调度来提高生成质量。

  3. 扩展应用:如Latent Diffusion Models通过在潜空间进行扩散来处理高分辨率图像。

总结

DDPM作为一种新兴的生成模型,通过其独特的扩散和去噪过程,为生成模型领域带来了新的突破。虽然其采样速度相对较慢,但随着各种加速技术的发展,DDPM及其变体已经成为了当前最先进的生成模型之一,在图像、音频等多个领域展现出了巨大的潜力。

随着研究的深入,我们可以期待看到DDPM在更多领域的应用,以及更多基于DDPM的创新模型的出现。扩散模型无疑将继续是未来一段时间内生成模型研究的热点方向。

相关文章:

DDPM浅析

在机器学习和人工智能领域,生成模型一直是一个备受关注的研究方向。近年来,一种新型的生成模型——扩散概率模型(Diffusion Probabilistic Models,简称DDPM)引起了广泛的关注。本文将探讨DDPM的原理、优势以及应用。 …...

力扣刷题-算法基础

hello各位小伙伴们,为了进行算法的学习,小编特意新开一个专题来讲解一些算法题 1.移除元素. - 力扣(LeetCode) 本题大概意思是给定一个数组和一个数val删除与val相同的元素,不要改变剩余元素的顺序,最后返回剩余元素的个数。 我们在这里使用双指针,这里的双指针并不是…...

理解 Python 中的 Hooks 和装饰器

Python 中的 hooks 和装饰器,虽然它们看起来都有些魔法加成,但实际上各有妙用。下面看看他们到底是做什么的吧。 什么是 Hooks? Hooks 是指在某些操作或事件发生时,可以将自定义的代码插入和执行的一种机制。它们常用于扩展和修…...

Android 原生程序使用gdb, addr2line, readelf调试

Platform: RK3368 OS: Android 6.0 Kernel: 3.10.0 文章目录 一 gdb1. 原生程序添加调试符号2. 主机上adb push 编译好的原生程序到设备3. 设备上使用gdbserver运行原生程序4. 主机上设置adb端口转发5. 主机上运行gdb调试 二 addr2line三 readelf 一 gdb GDB(GNU…...

PHP 函数 func_num_args() 的作用

func_num_args() 是 PHP 中的一个内置函数,用于获取传递给当前用户定义函数的参数个数。这个函数特别有用于处理可变数量的参数(也称为可变参数列表)。 语法 int func_num_args ( void ) 返回值 func_num_args() 返回一个整数&#xff0c…...

深入解析单片机原理及其物联网应用:附C#示例代码

深入解析单片机原理及其物联网应用:附C#示例代码 随着物联网技术的快速发展,单片机作为嵌入式系统的核心,已经广泛应用于各类智能设备中。本文将从单片机的原理出发,结合C#编程的物联网示例,带你深入了解如何利用单片…...

HTTP 和 WebSocket

目录 HTTP是什么HTTP局限性(HTTP1.1)请求和响应HTTP的主要特点:HTTP版本: HTTP与TCP关系数据封装传输过程1. **协议层次模型**:2. **封装过程**:1. **应用层(HTTP)**:2. …...

科技云报到:大模型时代下,向量数据库的野望

科技云报到原创。 自ChatGPT爆火,国内头部平台型公司一拥而上,先后发布AGI或垂类LLM,但鲜有大模型基础设施在数据层面的进化,比如向量数据库。 在此之前,向量数据库经历了几年的沉寂期,现在似乎终于乘着Ch…...

贪吃蛇游戏(代码篇)

我们并不是为了满足别人的期待而活着。 前言 这是我自己做的第五个小项目---贪吃蛇游戏(代码篇)。后期我会继续制作其他小项目并开源至博客上。 上一小项目是贪吃蛇游戏(必备知识篇),没看过的同学可以去看看&#xf…...

数控走心机系统可以定制吗

当然,走心机系统是可以定制的。随着数控技术的不断发展,走心机的数控系统越来越灵活,可以根据用户的具体需求进行定制和优化。下面,我将从几个方面来详细解答这个问题: ‌一、系统定制的必要性‌ ‌1. 满足不同加工需求…...

PHP实现OID(Object identifier)的编码和解码

转载于&#xff1a;https://bkssl.com/document/php_oid_encode_decode.html <?phpclass ASN1ObjectIdentifier {/*** OID字符串编码为二进制数据* param string $oid 字符串形式的OID* return string*/public static function encode($oid){$parts explode(., $oid);$pa…...

架构设计笔记-12-信息系统架构设计理论与实践

目录 知识要点 案例分析 1.Java企业级应用系统 2.c/s架构&#xff0c;b/s架构 知识要点 软件架构风格是描述某一特定应用领域中系统组织方式的惯用模式。架构风格定义了一类架构所共有的特征&#xff0c;主要包括架构定义、架构词汇表和架构约束。 数据挖掘是从数据库的大…...

【Power Compiler手册】15.多角多模式设计中的功耗优化

多角多模式设计中的功耗优化 可以使用多个运行条件和多种模式进行综合的设计被称为多角多模式设计。Design Compiler Graphical工具扩展了拓扑技术,以分析和优化这些设计。 有关多角多模式技术支持的综合工具的更多信息,请参见以下主题: • 优化多角多模式设计 • 报告命…...

关于HalconDeeplearn中的语义分割的实现

1.读取数据和数据集 read_dl_model (C:/Users/user/Desktop/大蒜测试/包裹/model_训练-240926-191345_opt.hdl, DLModelHandle) read_dict(C:/Users/user/Desktop/大蒜测试/包裹/model_训练-240926-162708_opt_dl_preprocess_params.hdict,[], [], DLDataset) 2.读取识别图片 I…...

【STL】AVLTree模拟实现

AVLTree模拟实现 1 前言2 AVL树的插入2.1 平衡因子不继续向上更新的情况2.2 平衡因子变为2或者-2&#xff0c;发生旋转2.2.1 左单旋2.2.2 右单旋2.2.3 左右双旋2.2.4 右左双旋 3 代码 1 前言 二叉搜索树的不足&#xff1a;如果出现极端情况&#xff0c;效率会变得很低。 AVL&am…...

无极低码课程【tomcat部署windows环境厂家乱码处理】

windows 下tomcat安装 下载地址一:https://tomcat.apache.org/download-90.cgi 下载地址二:https://archive.apache.org/dist/tomcat/ 解压tomcat,进入bin目录运行startup.bat...

注册安全分析报告:惠农网

前言 由于网站注册入口容易被黑客攻击&#xff0c;存在如下安全问题&#xff1a; 暴力破解密码&#xff0c;造成用户信息泄露短信盗刷的安全问题&#xff0c;影响业务及导致用户投诉带来经济损失&#xff0c;尤其是后付费客户&#xff0c;风险巨大&#xff0c;造成亏损无底洞…...

Qualitor checkAcesso.php 任意文件上传漏洞复现(CVE-2024-44849)

0x01 漏洞概述 Qualitor 8.24及之前版本存在任意文件上传漏洞,未经身份验证远程攻击者可利用该漏洞代码执行,写入WebShell,进一步控制服务器权限。 0x02 复现环境 FOFA:app="Qualitor-Web" 0x03 漏洞复现 PoC POST /html/ad/adfilestorage/request/checkAcess…...

PHP-FPM和FastCGI

文章目录 前言一. FastCGI1.定义2.工作方式3.协议4.架构5.工作原理&#xff08;请求生命周期&#xff09; 二. PHP-FPM1.定义&#xff1a;2.特性3.进程管理模式4.工作流程 三.关系与应用四.配置示例五.性能优化六.配置选项七.常见问题及解决方案 前言 PHP-FPM 是基于 FastCGI …...

【Linux快速入门(二)】Linux与ROS学习之编译基础(make编译)

目录 零.前置篇章 一.make的由来 二.安装make 三.编写Makefile 四.编译运行 五.删除可执行文件 零.前置篇章 第一篇【Linux快速入门】Linux与ROS学习之编译基础&#xff08;gcc编译&#xff09;_linuxros-CSDN博客 一.make的由来 "make"是一个用于自…...

零门槛NAS搭建:WinNAS如何让普通电脑秒变私有云?

一、核心优势&#xff1a;专为Windows用户设计的极简NAS WinNAS由深圳耘想存储科技开发&#xff0c;是一款收费低廉但功能全面的Windows NAS工具&#xff0c;主打“无学习成本部署” 。与其他NAS软件相比&#xff0c;其优势在于&#xff1a; 无需硬件改造&#xff1a;将任意W…...

【杂谈】-递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战

递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战 文章目录 递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战1、自我改进型人工智能的崛起2、人工智能如何挑战人类监管&#xff1f;3、确保人工智能受控的策略4、人类在人工智能发展中的角色5、平衡自主性与控制力6、总结与…...

ES6从入门到精通:前言

ES6简介 ES6&#xff08;ECMAScript 2015&#xff09;是JavaScript语言的重大更新&#xff0c;引入了许多新特性&#xff0c;包括语法糖、新数据类型、模块化支持等&#xff0c;显著提升了开发效率和代码可维护性。 核心知识点概览 变量声明 let 和 const 取代 var&#xf…...

Oracle查询表空间大小

1 查询数据库中所有的表空间以及表空间所占空间的大小 SELECTtablespace_name,sum( bytes ) / 1024 / 1024 FROMdba_data_files GROUP BYtablespace_name; 2 Oracle查询表空间大小及每个表所占空间的大小 SELECTtablespace_name,file_id,file_name,round( bytes / ( 1024 …...

python/java环境配置

环境变量放一起 python&#xff1a; 1.首先下载Python Python下载地址&#xff1a;Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个&#xff0c;然后自定义&#xff0c;全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1&#xff09;搜高级系统设置 2…...

【Web 进阶篇】优雅的接口设计:统一响应、全局异常处理与参数校验

系列回顾&#xff1a; 在上一篇中&#xff0c;我们成功地为应用集成了数据库&#xff0c;并使用 Spring Data JPA 实现了基本的 CRUD API。我们的应用现在能“记忆”数据了&#xff01;但是&#xff0c;如果你仔细审视那些 API&#xff0c;会发现它们还很“粗糙”&#xff1a;有…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库&#xff0c;专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性&#xff0c;并提供了一个通用的框架&…...

嵌入式常见 CPU 架构

架构类型架构厂商芯片厂商典型芯片特点与应用场景PICRISC (8/16 位)MicrochipMicrochipPIC16F877A、PIC18F4550简化指令集&#xff0c;单周期执行&#xff1b;低功耗、CIP 独立外设&#xff1b;用于家电、小电机控制、安防面板等嵌入式场景8051CISC (8 位)Intel&#xff08;原始…...

数据库正常,但后端收不到数据原因及解决

从代码和日志来看&#xff0c;后端SQL查询确实返回了数据&#xff0c;但最终user对象却为null。这表明查询结果没有正确映射到User对象上。 在前后端分离&#xff0c;并且ai辅助开发的时候&#xff0c;很容易出现前后端变量名不一致情况&#xff0c;还不报错&#xff0c;只是单…...