一文读懂Diffusion model
一. 扩散定义
在算法中,它替代了GAN网络。
注:GAN网络是一个生成对抗网络,它存在的问题:
(1)模型会学到一些我们不希望出现的东西,模型收敛难度高。
(2)只为了骗过判决器,多样性较差。
参考资料:《DALL-E2》底层逻辑是扩散模型:unet主体,transformor可以嵌入进去。
引入:
功能: 去噪
每一个时刻添加高斯噪声,后一时刻都是由前一时刻增加噪声得到的。
加噪的过程就是不断添加标签的过程。
扩散-复原
扩散:由一只狗的样本图像完全变为纯噪声的样本。
这是一个迭代的过程,存在梯度训练的问题。
注:只要是网络深度大,都会存在梯度训练的问题。
任意时刻的分布都可以通过初始状态x0和初始分布z得到。
**去噪:**贝叶斯公式可以逆推。无法直接求解时,可以求解近似解。前向噪声作为标签。实际过程就是后向过程。
前向是作为后向的训练条件。
深度学习的本质就是用一堆数据,提取特征,然后生成模型,再去处理一些新的数据。
扩展知识点:注意力机制。
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