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生成扩散模型 - DDPM

· 9 min read
PuQing
PuQing
AI, CVer, Pythoner, Half-stack Developer

DDPM 模型将一张图片解构为 TT 步，从原始的图片 x0x_{0} 开始，经过 TT 步 “ 分解 ” 得到随机杂乱的噪声 xtx_{t}，即：

=x0→x1→x2→⋯→xT−1→xT=z=\boldsymbol{x}_{0}\to \boldsymbol{x}_{1}\to \boldsymbol{x}_{2} \to \cdots \to \boldsymbol{x}_{T-1} \to \boldsymbol{x}_{T}=z

所以如果我们能够学会 xt→xt−1x_{t}\to x_{t-1} 步骤，则我们就可以从噪声恢复原始的图片。所以我们想要学习关系 xt−1=μ(xt)x_{t-1}=\mu(x_{t})，那我们从 xtx_{t} 出发，反复执行 xt−1=μ(xt)x_{t-1}=\mu(x_{t}) 就能从中恢复。