怎么理解今年 CV 比较火的扩散模型（DDPM）？ - 知乎
1. 前言 DDPM可用于由随机噪声生成图片，其效果堪比甚至优于GAN、VAE等模型。 近年大火的多种扩散模型都是以此为基础的。 一讲到扩散模型DDPM，很多博客上来就是堆公式推导，用变分推断和 …
为什么stable diffusion训练用ddpm, 采样用ddim呢？ - 知乎
通过调整 \sigma_t，我们可以在 DDPM（随机过程）和 DDIM（确定性过程，此时 \sigma_t=0 ）之间进行切换，实现加速采样。 DDIM 和 DDPM 直接跳步采样的区别. DDIM 和 DDPM 确定性跳步采样的 …
AIGC爆火的背后——扩散模型DDPM浅析
DDPM是2020年提出的模型，是AIGC的主流模型，主要用来生成图片。目前网上有很多关于DDPM模型的介绍，但是很多都是从头到尾各种公式推导，甚至比原论文写的还复杂，使得很多读者很难看懂， …
DDPM - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区 …
和DDPM相比，DDIM为什么去掉了噪声就可以加速采样了？
因此， 如果在DDPM中不去掉噪声而进行跳步采样，可能会导致生成结果偏离目标分布，因为跳过了中间的多个逐步去噪过程，这会使得最终的生成图像质量大大下降。 3. 修改DDPM是否可以实现跳步采 …
为什么stable diffusion训练用ddpm, 采样用ddim呢？ - 知乎
这个DDIM的推导主要是建立一种更一般的框架，通过选择合适的\sigma_t^2 ，得到了DDPM和DDIM模型，同时还把推理采样的速度提升了，是diffusion model中非常重要的一步。 引用参考： [1] …
怎么理解今年 CV 比较火的扩散模型（DDPM）？ - 知乎
DDPM所采用的U-Net每个stage包含 2个residual block，而且部分stage还加入了 self-attention模块 增加网络的全局建模能力。 另外，扩散模型其实需要的是 T 个噪音预测模型，实际处理时，我们可以增 …
如何理解扩散模型中的SDE？ - 知乎
NCSN 和 DDPM 对应的扩散过程是上式的两种特例，只是对应着不同的 f,g。 假设初始时刻的数据分布为原始数据集分布（p_ {0}=p_ {data}），后续时刻的数据分布为噪声扰动之后的数据集分布（p_ …
从头训练扩散模型（DDPM）需要多少算力？ - 知乎
从头训练扩散模型（DDPM）需要多少算力？ 本人天坑专业，打算在自己的数据集上训练DDPM。 因为是材料花纹数据集，和公开的自然数据集差距极大，因此不考虑预训练。 我的图像尺寸 …
扩散模型中，Flow Matching的训练方式相比于 DDPM 训练方法有何优 …
扩散模型中，Flow Matching的训练方式相比于 DDPM 训练方法有何优势？ 新出的方法大都使用 Flow Matching，如 SD3、AuroFlow、Flux。 该方法相比于传统的 DDPM 训练方法有何优势？ 连续时间 …