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扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇

【生成式AI】Diffusion Model 原理剖析 (1/4)_哔哩哔哩_bilibili

有关图像生成及扩散模型的精髓领悟参见博文：

扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 Part 1_wangxiaojie6688的博客-CSDN博客

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这里的alpha为参数，采样得到的t越大说明噪音越大，原图所占比例越小，这里的t为当前去噪下标。

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扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第6张图片

扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第7张图片 最后加的这个噪音z怎么感觉有负采样的味道？？？

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扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第8张图片 训练得到的网络产生的分布越接近真实图片的分布越好，这也是奋斗的目标。
扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第9张图片 可以使生成的图最接近于真实图的seta， 使目标函数最大的seta即为要学习的seta。
扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第10张图片 这里提到的减去的项--类似负采样？
扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第11张图片 在VAE中是输入一个z,然后输出G(z)  概率密度函数正比于

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扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第13张图片

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扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第15张图片 q(xt|x0)可以直接被算出来 后文讲介绍

扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第16张图片 采样得到的噪声分布相对独立 扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第17张图片 由此，可以仅由一个分布代替

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 扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第20张图片扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第21张图片扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 数学原理篇_第22张图片

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讲的。。。。。

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