DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models

DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models

  • 去噪扩散模型
    • 前向过程-加噪声
    • 反向过程-去噪声

去噪扩散模型

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论文题目:Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
论文来源:NIPS, 2020
论文地址:https://arxiv.org/abs/2006.11239
论文代码:https://hojonathanho.github.io/diffusion

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  1. 用于生成模型
  2. 包括前向过程(添加高斯噪声)和反向过程(生成数据)
  3. 前向、反向都是马尔可夫链

前向过程-加噪声

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符合马尔可夫链,xt时刻的分布只和xt-1时刻相关。
在这里插入图片描述表示at连乘,从a1乘到at

反向过程-去噪声

从噪声到清晰的图片的过程

从xt推理到x0

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使用贝叶斯公式展开:
在这里插入图片描述
根据公式:
在这里插入图片描述,将相应的值代入,并使用公式:
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得到
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其中均值和方差的值为:
在这里插入图片描述

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