扩散模型中的信息是哪里来的(噪音怎么变成了图像)?

可以看看这个流程,能有比较直观的理解。
起始,signal可以认为是一个全0的平坦图像,幅度也为0,相当于模型的输入只有noise。
经过模型输出后,频率成分会增加;同时,signal的幅度会增大,变为 [公式] ,噪声的幅度会减小,变为 [公式] 。
随着步数增多,signal的频率成分会越来越多,有更多的细节信息;同时,信噪比也会越来越大,直至为1。
绝大多数扩散模型的***样方法都可以表示成上…。

可以看看这个流程,能有比较直观的理解。
起始,signal可以认为是一个全0的平坦图像,幅度也为0,相当于模型的输入只有noise。
经过模型输出后,频率成分会增加;同时,signal的幅度会增大,变为 [公式] ,噪声的幅度会减小,变为 [公式] 。
随着步数增多,signal的频率成分会越来越多,有更多的细节信息;同时,信噪比也会越来越大,直至为1。
绝大多数扩散模型的***样方法都可以表示成上…。


我故意拖了点时间去回答这个问题。 这个网站其实自需求分析上...
极恐算不上,但是细思大概率能推敲出龙文章之前大概率是在某支装...
先写一个短的结论。 那就是AI Agent = 多个AI大...
这是我基于rust写的一款作业调度软件,支持广播执行作业,定...
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没有个万字长文,都没法把这个问题讲明白。 就讲个怎么搭建R...
