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- 如何通俗理解扩散模型？ - 知乎
具备了产出逼真图片的能力，模型才可能在下一步中去学习语义信息 (guidance)，进一步产生符合人类意图的图片。 而DDPM的本质作用，就是学习训练数据的分布，产出尽可能符合训练数据分布的真实图片。所以，它也成为后续文生图类扩散模型框架的基石。 二、DDPM训练流程 理解DDPM的目的，及其对
- diffusion model的loss下降趋势是什么样的？ - 知乎
我也遇到了训练 diffusion 结果 loss 不下降的问题, 而且我目前用的数据集中图片的分辨率更高, 图像的数量也不少 (1万4千张左右) 目前使用的是 diffusers 库提供的各种 diffusion 模型进行训练 发现无论是否使用预训练权重结果 loss 都不下降 (大约训练 30 个左右的 epoch, 不敢训练 100 多轮, 时间太长了顶不
- 如何理解扩散模型中的SDE？ - 知乎
在苏剑琳的博客《生成扩散模型漫谈（五）：一般框架之SDE篇》中写道：宋飏博士的论文《Score-Based Gener…
- 北大兔展联合实验室提出 Dragon Diffusion，可一键拖拽编辑图像，效果如何？ - 知乎
谢邀。 感谢实验室张健老师及其团队，为Diffusion领域作出的卓越贡献。 “科学技术只有解决人们的现实生活问题，才能创造出最大价值。” 怀揣着这样的使命感，我们和北京大学的科研团队走到了一起，聚合产业与科研力量，共同建立了AIGC联合实验室。除了DragonDiffusion之外，实验室在AIGC领域也做
- 对于最近大热的diffusion model，推荐普通的高校研究生进行此方面的研究吗？ - 知乎
①训练。就是从头训一个diffusion model，那就需要数张显卡，越多越好，batchsize越大效果越好，输入图片尺寸越大越吃显存。可以参考latent diffusion model，在latent space上做，使得输入尺寸很小≤32，所以可以把batchsize做得很大。
- 扩散模型中condition和guidance的区别是什么？ - 知乎
在扩散模型（Diffusion Models）中，condition和guidance都是指定条件，用于生成一张图像。它们的主要区别在于指定条件的方式和应用情境。 Condition是一种限制性的条件，通常通过在初始随机噪声上添加某些限制来生成一张图像。在条件生成模型中，通常会将输入向量（通常是一个随机噪声向量）与一个
- 如何通俗易懂的描述jump diffusion model？ - 知乎
跳跃扩散模型（jump diffusion model）由一个扩散项和一个跳跃项组成，其中扩散项由布朗运动决定，跳跃项由泊松过程决定。跳跃扩散模型最明显的目的就是将资产价格的突然变动（jump）纳入模型，这是Black-Scholes模型或随机波动率模型这样的连续模型所做不到的。 如果随机过程 X_t 满足 X_t=X_0+\int_0^t
- 条件扩散模型是如何保证模型学到条件的？ - 知乎
Hello大家好！也是断更了将近一年，今天又重新回来更新了。这一年来笔者从始至终在学习扩散模型如何应用于压缩感知，但熟悉这个领域的朋友们可以发现，其实很少有专门讲述 Diffusion Model 在压缩感知领域如何用的文章，所以这对我们的学习制造了一些阻碍。所以我想将自己这一整年学习的心得
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