深入理解 EulerDiscreteScheduler 在扩散模型中的应用与实现

在扩散模型中,我们有一个前向过程(逐步向数据添加噪声)和一个反向过程(逐步去除噪声以恢复原始数据)。EulerDiscreteScheduler 使用欧拉方法来近似计算这个反向过程的每一步。

具体来说,假设我们从一个完全是噪声的图像开始,我们希望通过多个步骤逐步去除噪声,使其逼近原始图像。调度器的作用就是在每一步计算出如何调整当前的噪声图像,以使其更接近原始图像。

更详细的解释

  1. 前向过程: 这是添加噪声的过程,我们可以用一个简单的公式来描述:
    x t = α t x 0 + 1 − α t ϵ x_t = \sqrt{\alpha_t} x_0 + \sqrt{1 - \alpha_t} \epsilon xt=αt x0+1αt ϵ
    其中 x t x_t xt 是在时间步 t t t 的噪声图像, x 0 x_0 x0 是原始图像, ϵ \epsilon ϵ 是标准正态分布的噪声。

  2. 反向过程: 这是去除噪声的过程,我们希望逐步从噪声 x t x_t xt 恢复到原始图像 x 0 x_0 x0。在每个时间步 t t t,我们有一个估计的反向变换:
    x t − 1 = x t + h ⋅ f ( t , x t ) x_{t-1} = x_t + h \cdot f(t, x_t) xt1=xt+hf(t,xt)
    这里 f ( t , x t ) f(t, x_t) f(t,xt) 是模型预测的去噪方向, h h h 是步长(在扩散模型中,这通常与时间步长 Δ t \Delta t Δt 有关)。

欧拉方法在调度器中的应用

EulerDiscreteScheduler 中,我们使用欧拉方法来计算反向过程中的每一步。这意味着在每一步中,我们使用当前的噪声图像 x t x_t xt 和模型预测的去噪方向 f ( t , x t ) f(t, x_t) f(t,xt) 来更新 x t x_t xt

# 在时间步 t 的反向过程
x_{t-1} = x_t - \Delta t \cdot \text{model\_output}

这里,model_output 是模型基于当前噪声图像 x t x_t xt 和时间步 t t t 生成的预测。

代码示例

以下是一个具体的代码示例,展示如何在反向过程中使用 EulerDiscreteScheduler

from diffusers import EulerDiscreteScheduler
import torch# 初始化调度器
scheduler = EulerDiscreteScheduler(num_train_timesteps=1000,    # 训练时间步数beta_start=0.0001,           # 初始 beta 值beta_end=0.02,               # 结束 beta 值beta_schedule="linear"       # beta 调度方式
)# 初始噪声样本
x_t = torch.randn((batch_size, num_channels, height, width))# 执行调度器步骤
for t in range(num_train_timesteps - 1, 0, -1):# 从噪声样本中生成预测model_output = model(x_t, t)# 更新样本,执行一步欧拉方法x_t = scheduler.step(model_output, t, x_t).prev_sample

在每个时间步 t t tscheduler.step 方法使用欧拉方法来更新样本 x t x_t xt,使其逐步去除噪声并逼近原始数据 x 0 x_0 x0

具体步骤

  1. 初始化噪声样本:从标准正态分布中生成一个噪声图像 x t x_t xt
  2. 逐步去噪:在每个时间步 t t t,模型根据当前噪声图像 x t x_t xt 和时间步 t t t 生成一个去噪预测 model_output
  3. 更新样本:使用欧拉方法更新噪声图像 x t x_t xt,使其逐步去除噪声,逼近原始图像。

通过这种方式,EulerDiscreteScheduler 使用欧拉方法逐步去除噪声,使最终的样本逼近原始数据。这就是“调度器使用欧拉方法更新样本,以逼近原始数据”的具体含义。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/26493.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

2024.06.12【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学(第十四章 细菌和古细菌基因组 第二部分)【AI测试版】

读书笔记:《生物信息学与功能基因组学》第十四章 - 第二部分 摘要 第二部分深入讨论了基于不同标准的细菌和古细菌的分类方法,包括形态学、基因组大小和排列、生活方式以及与人类疾病的关系。此外,还探讨了基于核糖体RNA序列的分类方法&…

027、工具_redis-benchmark

redis-benchmark可以为Redis做基准性能测试 1.-c -c(clients)选项代表客户端的并发数量(默认是50)。 2.-n -n(num)选项代表客户端请求总量(默认是100000)。 例如redis-benchmark-c100-n20000代表100各个客户端同时请求Redis,一 共执行20000次。 redis-benchmark会…

使用Java获取图片MD5编码的方法详解

在网络应用程序开发中,经常会遇到需要对图片进行处理和管理的情况,其中一项常见的需求是获取图片的MD5编码。MD5编码是一种常用的哈希算法,通过对图片内容进行哈希计算,可以生成唯一的MD5编码,用于校验图片的完整性和唯…

LMDeploy 量化部署

LMDeploy简介 LMDeploy是一个由MMDeploy和MMRazor团队联合开发的工具包,旨在为大型语言模型(LLM)提供全套的轻量化、部署和服务解决方案。以下是对LMDeploy的简介,采用分点表示和归纳的方式: 核心功能: 高…

Stable Diffusion: ControlNet 插件安装

前面介绍了一些通过代码实现ControlNet进行控制的案例。现在通过Stable Diffusion体验一下更便捷的操作。 Stable Diffusion插件安装办法大致相同。启动Stable Diffusion后,点击最右边的“扩展”,点击“可下载”,点击“加载扩展列表”。 视网…

正大国际期货:小小的钱如何在期货市场翻身?

小小的钱 ,莫名喜感→在小小的花园里面哇呀哇呀挖 有可能性,因为有杠杆所以收益大,同时风险亏损起来也快,,所以必须用小亏损换大收益,,比如跌过这个位置就止损退出(永远在低点附近买…

【递归、搜索与回溯】综合练习一

综合练习一 1.找出所有子集的异或总和再求和2.全排列 II3.电话号码的字母组合4.括号生成 点赞👍👍收藏🌟🌟关注💖💖 你的支持是对我最大的鼓励,我们一起努力吧!😃😃 1.找…

OpenStack是什么?

OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目,它是一系列软件开源项目的组合。该项目由美国国家航空航天局(NASA)和Rackspace合作研发并发起,旨在提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。OpenStack不仅是一个软…

【stable diffusion】ComfyUI扩展安装以及”127.0.0.1拒绝了我们的连接请求“解决记录

扩展安装 虽然大家都推荐将扩展包直接放到extension文件夹的方式&#xff0c;但我还是推荐直接在sd webui的扩展处下载&#xff0c;酱紫比较好维护一点&#xff0c;我个人感觉。 按照上图顺序点击会出现”URLError: <urlopen error [Errno 11004] getaddrinfo failed>”…

2024 Java 异常—面试常见问题

目录 一、异常的分类 二、throw和throws都是异常处理的关键字&#xff0c;二者区别。 三、try-catch-finally 中&#xff0c;如果 catch 中 return 了&#xff0c;finally 还会执行吗&#xff1f; 四、try-catch-finally 中哪个部分可以省略&#xff1f; 五、常见的 Runti…

反悔贪心,LeetCode 2813. 子序列最大优雅度

一、题目 1、题目描述 给你一个长度为 n 的二维整数数组 items 和一个整数 k 。 items[i] [profiti, categoryi]&#xff0c;其中 profiti 和 categoryi 分别表示第 i 个项目的利润和类别。 现定义 items 的 子序列 的 优雅度 可以用 total_profit distinct_categories2 计算…

.pkl文件保存和读取

#save sim sim.save(G:/simulation.pkl) print()#read sim import pickle with open(G:/simulation.pkl, rb) as f:sim pickle.load(f)

BarTender软件下载附加详细安装教程

BarTender是美国海鸥科技推出的一款优秀的条码打印软件&#xff0c;应用于 WINDOWS95 、 98 、 NT 、 XP 、 2000 、 2003 和 3.1 版本&#xff0c; 产品支持广泛的条形码码制和条形码打印机&#xff0c; 不但支持条形码打印机而且支持激光打印机&#xff0c;还为世界知名品牌条…

C脚本实现用键盘按键控制Wincc某按钮动作

文章目录 前言一、创建Wincc画面并添加变量及按钮二、在“事件”-“键盘”下&#xff0c;编写“按下”和“释放”的C脚本 前言 在某些特定场景下&#xff0c;需要通过电脑键盘控制上位机界面上按钮按下或释放&#xff0c;本文给出了基于C脚本的解决方案。 一、创建Wincc画面并…

Python中Numpy的np.arange

np.arange 是用于创建等差整数序列的函数。其语法如下&#xff1a; np.arange(start, stop, step, dtypeNone) start&#xff1a;序列的起始值&#xff0c;默认为0。 stop&#xff1a;序列的终止值&#xff0c;生成的数组不包括此值。 step&#xff1a;序列中的值之间的步长&a…

Tailwind CSS 响应式设计实战指南

title: Tailwind CSS 响应式设计实战指南 date: 2024/6/13 updated: 2024/6/13 author: cmdragon excerpt: 这篇文章介绍了如何运用Tailwind CSS框架创建响应式网页设计&#xff0c;涵盖博客、电商网站及企业官网的布局实例&#xff0c;包括头部导航、内容区域、侧边栏、页脚…

从零开始手把手Vue3+TypeScript+ElementPlus管理后台项目实战十一(整体布局04之Header及用户注销)

新增Hearder 新增 src/layout/components/PageHeader.vue <template><div class"header-cont"><div><h1><router-link to"/">RealWorld</router-link></h1></div><div><template v-if"is…

北斗三号短报文终端户外应急通信解决方案

北斗三号短报文终端户外应急通信解决方案主要基于我国自主研发的北斗三号全球卫星导航系统&#xff08;BDS-3&#xff09;&#xff0c;为户外应急场景提供高效、稳定的通信服务。以下是对该解决方案的详细阐述&#xff1a; 一、方案概述 北斗三号短报文终端户外应急通信解决方…

MapperStruct拷贝数据的介绍和使用

1、前言 在java 编程中&#xff0c;对象直接拷贝是很常用的方法&#xff0c;最初我们常用spring提供的拷贝工具BeanUtils的copyProperties方法完成对象之间属性的拷贝。但是它有几个明显的如下缺点 1、属性类型不一致导致摸一个属性值拷贝失败 2、通一个字段使用基本类型和包…

【html5的video标签在移动端的使用】

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、使用步骤1. html部分2.js部分三、video相关文章推荐 前言 在移动端的首页用视频做背景动画&#xff0c;让动画循环&#xff0c;自动播放&#xff0c;静音。…