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擴散模型以噪聲預測生成樣本
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AI 綜述
報道介紹，擴散模型先透過固定的前向過程逐步向數據加入噪聲，再訓練模型預測噪聲；生成時則從噪聲開始，逐步反向去噪以產生樣本。訓練目標是噪聲預測的均方誤差，這種方法亦與分數估計相關。報道指出，DDIM 可沿用同一噪聲預測器，以較少步數進行採樣；常見步數為 20 至 50 步，少於 1000 步，但品質可能略有下降。文章亦整理了速度、引導及評估方面的限制。
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最新進展10月31日 04:15
報道指出，DDIM 可用同一噪聲預測器以 20 至 50 步採樣，但品質可能略有下降。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月31日
- DEV Community擴散模型如何透過反轉噪聲學習數據分佈
擴散模型透過固定的前向過程逐步向數據加入噪聲，再訓練模型預測噪聲並逐步反向去噪，從噪聲生成樣本。訓練以噪聲預測的均方誤差為目標，文章亦説明這種方法與分數估計的關係。DDIM 可沿用同一噪聲預測器，以較少步數採樣，常見為 20 至 50 步而非 1000 步，但可能略微降低品質；文中亦整理了速度、引導及評估方面的限制。
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