Score-based SDE 生成模型从入门到出师系列(一):用随机微分方程建模图像生成任务并统一分数和扩散模型

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Score-based SDE 生成模型从入门到出师系列(一):用随机微分方程建模图像生成任务并统一分数和扩散模型
Score-based SDE 生成模型从入门到出师系列(一):用随机微分方程建模图像生成任务并统一分数和扩散模型
 

重点标签 SDE分数模型扩散模型图像生成似然计算

文章摘要


本文详细解读了如何使用随机微分方程(SDE)框架来统一分数模型扩散模型(DDPM)进行生成建模。首先,作者介绍了使用SDE对图像生成任务的建模方式,即通过SDE将复杂的图像分布过渡到简单的先验分布,同时利用逆向SDE将先验分布映射回原来的图像分布。接着,提出了一种含校正机制的新采样方法——Predictor-Corrector(PC) sampling,并讨论了使用ODE加速采样与计算似然的方法。此外,文章还探讨了SDE在条件生成任务中的应用,如图像修复和图像上色。最后,作者通过数学推导和代码实现,详细阐述了SDE的建模方式和训练目标,并解释了如何从离散的Markov Chain拓展到连续的SDE。

重点内容:
SDE的应用:使用SDE对图像生成任务进行建模,通过加噪与去噪过程实现图像分布的转换。
新采样方法:提出了结合逆向SDE采样和score-based MCMC的Predictor-Corrector(PC) sampling方法。
加速采样与似然计算:发现SDE的ODE形式可用于加速采样并计算模型生成样本的似然。
条件生成能力:SDE框架能够方便地应用于各种条件生成任务,如图像修复和上色。
数学推导与代码实现:详细推导了SDE的建模方式和训练目标,并提供了代码实现的示例。

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原文作者: 极市平台

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