飞书PPT链接
简介
该文档介绍了几种深度学习模型,特别是那些在图像合成和处理方面有显著应用的模型。文档内容涉及变分自编码器(VAE)、去噪扩散概率模型(DDPM)、稳定扩散(Stable Diffusion)、扩散变换器(DiT),以及Sora模型的介绍。
-
变分自编码器(VAE):VAE通过最大化数据的边缘似然来训练模型,采用变分下界(ELBO)和KL散度来近似似然函数,从而学习数据的隐含结构。它利用重参数化技巧来使梯度反向传播可行。
-
去噪扩散概率模型(DDPM):DDPM通过将噪声逐渐加入到数据中并学习如何逆转这一过程来生成数据。模型通过优化负对数似然的变分下界来训练,利用重参数化技巧和Langevin动力学来有效地进行采样。
-
稳定扩散(Stable Diffusion)和扩散变换器(DiT):这些是基于DDPM的变体,通过引入改进的结构和优化策略来提高效率和生成质量。DiT特别是通过增加不同大小的“patchify”操作来提高模型的可扩展性。
-
Sora:虽然文档中对Sora的具体介绍较少,但它似乎是基于前述技术的进一步发展或变体。
文档还涉及了**分类器引导(Classifier guidance)和无分类器引导(Classifier-free guidance)**技术,这些技术用于改善条件生成模型的性能,通过引导生成过程来提高生成图像的质量和相关性。
整体而言,该文档提供了对几种重要的深度学习模型的系统性介绍,特别强调了它们在图像处理和生成领域的应用。通过这些模型的研究和发展,深度学习在艺术创作、图像合成和数据增强等领域展现出了巨大的潜力。