DDIMT-011 搜索结果

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DDIM理解 在DDPM 的采样公式q ( x t − 1 ∣ x t , x 0 ) q(x_{t-1}|x_t,x_0)q(xt−1​∣xt​,x0​)中 ,当我们已知x 0 x_0x0​时,当然可以通过扩散公式来计算x t − 1 x_{t-1}xt−1...

DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models)[1]是对DDPM[2]的改进。贡献主要有三点。 一是,采样时可以跳步,速度提升10+倍。 在DDPM中,损失函数 Lsimple ,对于正向和逆向过程其实都没有步骤上的要求。对于正向过程,到底是T=1000, T...

( x t − 1 ∣ x t ) p(x_{t-1}|x_t) p ( x t − 1 ​ ∣ x t ​ ) 的信息。因此 ddim 从一个更大的角度,大胆地将 forward process 方式更换了以下式子(对应 ddim 论文公式 ( 7 ) (7) ( 7 ) ...

prev_t = torch.full((batch_size,), ddim_timestep_prev_seq[i], device=device, dtype=torch.long) # 1. get current and previous alpha_cumprod alpha_cumprod_t = self._extract(self.alphas_cumprod, t, sample_img.sh...