DDPM（Diffusion）
denoising diffusion probabilistic models
【生成模型】DDPM概率扩散模型（原理+代码)-CSDN博客
【DDPM】一文看懂去噪扩散概率模型，公式讲解、代码实现与最全详解（一）-CSDN博客
【DDPM】一文看懂去噪扩散概率模型，公式讲解、代码实现与最全详解（二）_扩散模型ddpm如何测试-CSDN博客
摘要
高质量图像合成
a novel connection between diffusion probabilistic models （扩散概率模型） and denoising score （去噪分数） matching with Langevin dynamics （朗之万动力学）
渐进的有损解压方案 a progressive lossy decompression scheme ==> 自回归解码的推广（autoregressive decoding）
【1】引言
生成式模型：GANs、autoregressive模型、flow模型、VAEs、
扩散模型是参数化的马尔科夫链，通过变分推断进行训练，在有限时间内生成与数据匹配的样本
我们模型中的无损编码长度，大部分都被用于描述难以察觉的图像细节
扩散模型的采样过程是一种渐进式解码，类似于自回归解码的比特排序，极大地拓宽了自回归模型的通常可能性
X0到XT：前向过程，加噪
XT到X0：逆向过程，减噪
【2】背景
正态分布 Normal Distribution
数学公式：
扩散模型是隐变量模型：
x1,…,xT 是与数据 x0∼q(x0) 具有相同维度的隐变量
reverse process
联合分布
起始：
马尔可夫过程：
forward/diffusion process
根据方差调度 β1,…,βT，逐步向数据添加高斯噪声
马尔可夫过程：
训练 ==> 优化负对数似然的常规变分界限
前向过程的方差βT，由重参数化方法学习（reparameterization），或作为超参数保持常数
反向过程的表现力，部分通过选择高斯条件
来保证
前向过程允许在任意时间步 t，以封闭形式进行采样：
训练 ==> 用随机梯度下降法优化 L 的随机项
利用 KL 散度，将
与前向过程的后验分布进行比较，重写 L：
KL 散度是一种不对称统计距离度量，用于衡量一个概率分布 P 与另外一个概率分布 Q 的差异程度。
前向过程的后验分布（forward process posteriors）在条件 x_0 下是可处理：
其他内容
对两个概率分布进行卷积操作，实质上是计算这两个分布的所有可能的组合情况，并得到这些组合情况得到概率分布，即：叠加后的概率分布
-
蓝色曲线：正态分布1的概率密度
-
黄色曲线：正态分布2对称翻转后的概率密度
-
红色曲线：两个分布在当前位置的概率密度的乘积
-
绿色曲线：两个分布叠加后的概率密度
两个正态分布的卷积，是一个新的正态分布：
【3】扩散模型和去噪自动编码器
3.1 forward process L_T
(1) βT，固定为常数
(2) 近似后验q，没有可学习的参数
==>L_T 在训练中是一个常数
前向过程定义的内容
1：后一时刻与前一时刻的关系
2：从原图X0到加噪后任意时间步图像Xt的关系
3.2 reverse process and L_1:T-1
可以看做拉近 2 个分布的距离
第一个分布：高斯分布
第一个分布的均值和方差：
第二个分布：网络期望拟合的目标分布，也是高斯分布
上述两个分布的方差均是常数，和优化无关
优化目标 ==> Min两个分布均值的二范数
训练反向过程的均值函数近似器 μθ来预测
3.3 data scaling, reverse process decoder, and L_0
将反向过程的最后一项设定为一个基于高斯分布的独立离散解码器
-
D 是数据的维度
-
上标 i 表示提取某一维度的数据
训练 & 测试伪代码
训练过程：
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for ... in range(iterations)
-
从数据集里面取出一个x0
-
从均匀分布(1, T)里面取一个数
-
从标准高斯分布，采样1个噪声ϵ
-
梯度下降，最小化二范数损失
-
训练到收敛
采样过程：
-
从标准高斯分布，采样1个噪声xT
-
从时间步T正向扩散到时间步1
-
如果时间步大于1，则从标准高斯分布，采样1个噪声z；否则z = 0
-
根据高斯分布，计算每个时间步t的噪声图
