什么是擴(kuò)散模型（DiffusionModel）？-創(chuàng)新互聯(lián)

擴(kuò)散模型是什么？如何工作以及他如何解決實(shí)際的問題

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在計算機(jī)視覺中，生成模型是一類能夠生成合成圖像的模型（文本生成圖像【DALL2、Stable Diffusion】、圖像生成圖像【Diffusion-GAN】）。例如，一個被訓(xùn)練來生成人臉的模型，每次都會生成一張從未被該模型或任何人看到過的人臉。

1、GAN

生成模型最著名的例子是GAN(生成對抗網(wǎng)絡(luò))。它有生成器和鑒別器，生成器G用來從隨機(jī)噪聲生成假的的圖像，判別器（Discriminator）來判斷輸入是真實(shí)圖像還是生成圖像，兩者在一個極小極大的相互博弈不斷變強(qiáng)。由于模型本身具有對抗性，我們需要同時訓(xùn)練2個模型，所以很難進(jìn)行訓(xùn)練。這使得很難達(dá)到一個最優(yōu)的平衡。并且由于其訓(xùn)練穩(wěn)定性差容易出現(xiàn)模式崩潰（Mode collapse）

2、變分自編碼器（VAE）

變分自編碼器（Variational Autoencoder）通過編碼器（Encoder）將原始高維輸入轉(zhuǎn)換為低維隱層編碼，通過解碼器（Decoder）從編碼中重建數(shù)據(jù)。
為了可以隨機(jī)生成圖像，我們可以對編碼器添加約束，就是強(qiáng)迫它產(chǎn)生服從高斯分布的潛在變量。然后我們只要從高斯分布中進(jìn)行采樣，然后把它傳給解碼器就可以產(chǎn)生隨機(jī)圖片了。

這種一般產(chǎn)生的圖像比較模糊。

3、基于流的生成模型（Flow-based models）

4、擴(kuò)散模型（Diffusion Model）

Diffusion Model (擴(kuò)散模型) 是一類生成模型, 和 VAE (Variational Autoencoder, 變分自動編碼器), GAN (Generative Adversarial Network, 生成對抗網(wǎng)絡(luò)) 等生成網(wǎng)絡(luò)不同的是, 擴(kuò)散模型在前向階段對圖像逐步施加噪聲, 直至圖像被破壞變成完全的高斯噪聲, 然后在逆向階段學(xué)習(xí)從高斯噪聲還原為原始圖像的過程，大致分為3步：

1、前向

具體來說, 前向階段在原始圖像? $X_{0}$ 上逐步增加噪聲, 每一步得到的圖像? $X_{t}$ 只和上一步的結(jié)果? $X_{t-1}$ 相關(guān), 直至第步的圖像 $X_{T}$ 變?yōu)榧兏咚乖肼? 前向階段圖示如下:

2、逆向?

而逆向階段則是不斷去除噪聲的過程, 首先給定高斯噪聲 $X_{T}$ , 通過逐步去噪, 直至最終將原圖像 $X_{0}$ 給恢復(fù)出來, 逆向階段圖示如下:

3、?從噪聲中生成隨機(jī)圖像

模型訓(xùn)練完成后, 只要給定高斯隨機(jī)噪聲, 就可以生成一張從未見過的圖像.

1、前向過程：逐漸加噪聲，找到X0與Xt-1、Xt-2.....Xt的關(guān)系

2、逆向過程：逐漸去噪聲，找到Xt與Xt-1、Xt-2.....X0的關(guān)系

一、前向過程???????

這里咱們先看前向過程，其實(shí)就是不斷往輸入數(shù)據(jù)中加噪聲，最后就快變成了個純噪聲
每一個時刻都要添加高斯噪聲，后—時刻都是由前一刻是增加噪聲得到
其實(shí)這個過程可以看過咱們不斷構(gòu)建標(biāo)簽（噪聲)的過程，后續(xù)會用到

1、第一個重要公式，如何由初始狀態(tài)X0得到Xt時刻的分布呢（前向過程)

Diffusion Model：比“GAN"還要牛逼的圖像生成模型！公式推導(dǎo)+論文精讀，迪哥打你從零詳解擴(kuò)散模型！_嗶哩嗶哩_bilibili

擴(kuò)散模型 (Diffusion Model) 簡要介紹與源碼分析_珍妮的選擇的博客-博客

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網(wǎng)頁題目：什么是擴(kuò)散模型（DiffusionModel）？-創(chuàng)新互聯(lián)
本文來源：http://muchs.cn/article28/dpisjp.html

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