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通过去噪生成
区分训练中的加噪过程与逐步生成。
要点
工作原理
在DDPM中，前向过程逐渐向数据加入噪声。网络学习反转该破坏过程所需的信息。采样从噪声开始，经过去噪步骤生成新样本。
要记住的内容
网络、训练目标与采样日程是不同选择。数据和计算量也影响质量。去噪不意味着必然恢复某张记住的原始图像。
从概念到应用应用于实践
科学来源
- Ho, Jain & Abbeel · 2020Denoising Diffusion Probabilistic Models原始文献
基于所引公开资料的教学总结。论文结果受其任务、协议和资源预算约束。