昇思25天学习打卡营第20天|Diffusion扩散模型
扩散模型概述
本文详细介绍了扩散模型的核心概念、实现机制以及其在生成模型中的应用,参考了相关文献并进行了翻译和总结。
模型简介
什么是扩散模型?
扩散模型是一种生成模型,通过逐步去噪的过程将纯噪声转变为实际图像。与其他生成模型(如GAN和VAE)相比,其过程相对直接。扩散过程包括两个主要阶段:
-
前向扩散:这个阶段逐渐向图像添加高斯噪声,直到最终得到纯噪声。这一过程是固定的,定义为一个已知的扩散过程。
-
反向去噪:这一阶段使用训练好的神经网络,从纯噪声开始逐步恢复出实际图像。网络通过学习如何去除噪声来实现图像生成。
实现原理
前向过程
在前向过程的每个时间步长中,向当前图像添加噪声。该过程的数学描述是条件高斯分布,依赖于先前时刻的图像。每个时间步长的噪声是根据预定义的方差添加的,形成一个马尔科夫过程。
反向过程
反向过程的目标是从噪声中恢复图像。通过变分自动编码器(VAE)的框架,可以利用变分下界(ELBO)优化损失函数。具体来说,损失函数是通过比较生成样本与真实样本之间的KL散度来定义的。
U-Net架构
扩散模型通常采用U-Net架构。U-Net由编码器和解码器组成,中间通过残差连接相互交织,这样可以有效保留重要信息。U-Net在医学图像分割中表现出色,适合处理具有高分辨率的图像。
模型构建
位置嵌入与网络结构
为了让网络理解噪声水平,使用正弦位置嵌入来编码时间信息。网络的核心构建块可以是ResNet或ConvNeXT,这些模块结合了注意力机制和组归一化,以提高模型的表现。
采样过程
生成新图像的过程是通过反转扩散过程实现的。首先从高斯分布中采样纯噪声,然后使用神经网络逐步去噪,最终得到近似真实数据分布的图像。
研究进展与应用
扩散模型在图像生成领域展现出了巨大的潜力,尤其是在文本条件生成方面取得了显著进展。例如,后续研究包括:
- 改进的去噪扩散概率模型:通过学习条件分布的方差来提升生成效果。
- 级联扩散模型:引入多个扩散模型的流水线,生成高分辨率图像。
- 无分类器指导的扩散模型:通过联合训练简化了条件生成的过程。
尽管扩散模型在生成图像时需要多次正向传递,但研究表明,优化步骤可以显著提高生成效率。目前,扩散模型的研究仍在不断深入,未来有望在多个领域实现更广泛的应用。
原文地址:https://blog.csdn.net/Xavier_F/article/details/140675753
免责声明:本站文章内容转载自网络资源,如本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网(zxcms.com)!