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去噪扩散概率模型 (DDPM)
一种生成式架构,学习逆转高斯扩散过程,通过逐步向数据添加噪声,然后训练网络预测所添加的噪声以重建原始数据。
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方差调度
预定义的方差系数序列 (β_t),控制前向扩散过程中每个时间步添加的噪声量,直接影响扩散轨迹。
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时间步
表示扩散过程马尔可夫链中特定阶段的离散整数,从干净数据 (t=0) 到纯噪声 (t=T)。
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噪声预测网络 (U-Net)
神经网络架构,通常是U-Net,在DDPM中用于预测给定时间步添加到数据中的噪声,并以该时间步为条件。
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朗之万采样
随机优化方法,可用于近似去噪过程,利用分数的梯度来引导生成。
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简化去噪目标
DDPM的损失函数,通过要求模型直接预测添加的噪声(而不是去噪分布的均值或协方差)来简化训练。
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重采样
推理技术,通过并行探索多个去噪轨迹来提高生成样本的质量和多样性。
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条件化
通过向模型提供额外信息(如文本、图像或类别)来引导生成过程的机制,通常通过嵌入集成。
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引导推理
一种采样策略,通过修改去噪过程来使生成偏向于期望的属性,使用外部分类器(无分类器引导)或分数梯度。
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去噪步骤
反向过程中的单次迭代,模型预测噪声并应用更新,从噪声状态x_t转换到噪声稍少的状态x_{t-1}。
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扩散常数
从方差调度中导出的数值,用于参数化数据在时间步上的演变,确保稳定收敛到高斯分布。
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随机扩散方程
描述数据在噪声作用下连续演化的随机微分方程,DDPM的离散过程是其离散化形式。
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