擴散模型原理

• 擴散模型是一種概率模型，通過逐步去噪一個正態分布變量來學習數據分布p(x)，對應于學習長度為t的固定馬爾可夫鏈的反向過程。模型可以通過訓練去噪自編碼器來實現（T = 1…T），它們被訓練來預測其輸入的去噪變體，而是輸入的噪聲版本，其訓練函數：

• 擴散模型原理方面，包括：前向的加噪和逆向的去噪；

• 前向的加噪：給定初始數據（比如圖像），一步一步加噪得到、、···、、、···、，最后的完全是一個正太分布噪音數據。其中，每一步的加噪，不妨記為 分布表示；對應地，實際的去噪分布記為 ；

• 逆向的去噪（生成）：一步一步去噪，得到、···、、、···、、，不妨記為 分布表示；

• 事實上，擴散模型的訓練就是用網絡(待學習參數為)預測所加的噪音變量分布。用KL散度衡量實際的去噪分布 和由網絡學習的去噪分布：即。經一系列推導化簡、等價為 。這里的是高斯噪聲，預測網絡以含噪圖片作為輸入，預測所添加的噪聲。

• 即可以理解為，擴散模型的訓練目標是，希望預測的噪聲和真實噪聲一致。

NBA球星動漫頭像生成

• 我們來測試一下當前diffusion里最著名的?stable diffusion，它的文本生成圖像能力。

• 并且輸入的文本不包含任何限制或修飾，完全把想象空間交給模型！

• 注意，加入更多的修飾詞，應該效果會好些。

姚明

庫里

詹姆斯

奧尼爾

喬丹

杜蘭特

科比

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總結

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