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扩散模型：Diffusion Model原理剖析

Diffusion Model

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  • 第5行是唯一需要解释的地方， x 0 x_{0} x0​ 是干净的图片， ϵ θ \epsilon _{\theta } ϵθ​是前面说的Noise Predictor，它的输入包括加噪声之后的图像（红色框）以及时序 t t t ， ϵ \epsilon ϵ 是训练的target也就是添加的噪声。它其实与前面我们提到的一步步加噪的过程不一样，而是一次就可以了。
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Inference

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最大似然估计

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  • 倒数第二行增加了与θ无关的一项，使得能将式子合并；KL散度，用来衡量两个概率分布之间的差异，KL越大，分布差异越大。
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扩散模型：Diffusion Model原理剖析_第7张图片
扩散模型：Diffusion Model原理剖析_第8张图片
扩散模型：Diffusion Model原理剖析_第9张图片

前向加噪推导

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扩散模型：Diffusion Model原理剖析_第11张图片

  • 以此类推，从 x 0 x_{0} x0​

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