趋近智
生成式AI扩散模型入门
章节 1: 生成模型简介
生成模型概述
扩散模型的缘由
核心思路：噪声与去噪
概率框架概述
章节 2: 前向扩散过程
定义马尔可夫链
高斯噪声调度
每一步的数学表示
从中间步骤采样
前向过程的性质
实践：模拟正向扩散
章节 3: 逆向扩散过程
目标：逆转马尔可夫链
逼近逆向转移
使用神经网络参数化逆向过程
预测噪声分量
去噪步骤的数学表达
章节 4: 模型架构与训练
用于噪声预测的U-Net架构
整合时间步信息
定义训练目标
简化训练损失的推导
训练算法
动手实践：搭建U-Net
章节 5: 采样与生成过程
从噪声生成数据
DDPM采样算法
理解采样方差
加速采样方法介绍：DDIM
DDIM采样算法
DDPM与DDIM的权衡
动手实践：实现采样循环
章节 6: 扩散模型的条件生成
条件生成的动因
分类器引导
无分类器引导 (CFG)
实现分类器无关引导
文本条件要点
用于条件生成的架构修改
动手实践：应用引导
实现分类器无关引导
这部分内容有帮助吗？
- Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding, Chitwan Saharia, William Chan, Saurabh Saxena, Lala Li, Jay Whang, Emily Denton, Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour, Burcu Karagol Ayan, S. Sara Mahdavi, Rapha Gontijo Lopes, Tim Salimans, Jonathan Ho, David J Fleet, Mohammad Norouzi, 2022 arXiv preprint arXiv:2205.11487 DOI: 10.48550/arXiv.2205.11487 - 将分类器自由引导 (CFG) 正式化，并展示其在实现高质量、文本对齐图像生成方面的有效性，提供了现今使用的标准公式。
- Denoising Diffusion Probabilistic Models, Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020) DOI: 10.48550/arXiv.2006.11239 - 介绍了去噪扩散概率模型 (DDPMs) 的论文，为应用 CFG 的扩散模型提供了理论和实践依据。