19
Jul
生成扩散模型漫谈（三）：DDPM = 贝叶斯 + 去噪
By 苏剑林 | 2022-07-19 | 140465位读者 | 引用到目前为止，笔者给出了生成扩散模型DDPM的两种推导，分别是《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼》中的通俗类比方案和《生成扩散模型漫谈（二）：DDPM = 自回归式VAE》中的变分自编码器方案。两种方案可谓各有特点，前者更为直白易懂，但无法做更多的理论延伸和定量理解，后者理论分析上更加完备一些，但稍显形式化，启发性不足。
贝叶斯定理（来自维基百科）
在这篇文章中，我们再分享DDPM的一种推导，它主要利用到了贝叶斯定理来简化计算，整个过程的“推敲”味道颇浓，很有启发性。不仅如此，它还跟我们后面将要介绍的DDIM模型有着紧密的联系。
6
Jul
生成扩散模型漫谈（二）：DDPM = 自回归式VAE
By 苏剑林 | 2022-07-06 | 128384位读者 | 引用在文章《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼》中，我们为生成扩散模型DDPM构建了“拆楼-建楼”的通俗类比，并且借助该类比完整地推导了生成扩散模型DDPM的理论形式。在该文章中，我们还指出DDPM本质上已经不是传统的扩散模型了，它更多的是一个变分自编码器VAE，实际上DDPM的原论文中也是将它按照VAE的思路进行推导的。
所以，本文就从VAE的角度来重新介绍一版DDPM，同时分享一下自己的Keras实现代码和实践经验。
Github地址：https://github.com/bojone/Keras-DDPM
多步突破
在传统的VAE中，编码过程和生成过程都是一步到位的：
\begin{equation}\text{编码:}\,\,x\to z\,,\quad \text{生成:}\,\,z\to x\end{equation}
13
Jun
生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼
By 苏剑林 | 2022-06-13 | 405121位读者 | 引用说到生成模型，VAE、GAN可谓是“如雷贯耳”，本站也有过多次分享。此外，还有一些比较小众的选择，如flow模型、VQ-VAE等，也颇有人气，尤其是VQ-VAE及其变体VQ-GAN，近期已经逐渐发展到“图像的Tokenizer”的地位，用来直接调用NLP的各种预训练方法。除了这些之外，还有一个本来更小众的选择——扩散模型（Diffusion Models）——正在生成模型领域“异军突起”，当前最先进的两个文本生成图像——OpenAI的DALL·E 2和Google的Imagen，都是基于扩散模型来完成的。
Imagen“文本-图片”的部分例子
从本文开始，我们开一个新坑，逐渐介绍一下近两年关于生成扩散模型的一些进展。据说生成扩散模型以数学复杂闻名，似乎比VAE、GAN要难理解得多，是否真的如此？扩散模型真的做不到一个“大白话”的理解？让我们拭目以待。
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