【AI学习】扩散模型的一点思考:生成过程为什么要增加噪声项

前面学习了扩散模型,并做了总结PPT

其中有一个疑问:在生成过程中,就是下图的算法2中的第四步,为什么要在预测了噪声项后,Xt减去预测的噪声后,还有再叠加一个噪声项?就是增加的部分。

李宏毅的讲解中,指出,如果不增加这个噪声项,最后就无法有效生成图片。

这两天忽然想到,其实,在前向过程中,每一步都在叠加一个高斯噪声。而在反向过程,每一步都重新估计这个高斯噪声,然后减去预测的噪声,最终恢复图形。但是,看了公式推导我们知道,其实,每一步估计噪声,其实是估计的噪声的均值。如果每一步只是减去一个预测的噪声的均值,那反向过程的每一步就不是如前向过程一样去处理高斯噪声,毕竟均值是一个确定项。所以还要增加前面所说的噪声项目,让反向过程的每一步真正实现减去高斯噪声的目的。

相关推荐
加载中loading...12 分钟前
Linux线程安全(二)条件变量实现线程同步
linux·运维·服务器·c语言·1024程序员节
Wx120不知道取啥名16 分钟前
C语言之长整型有符号数与短整型有符号数转换
c语言·开发语言·单片机·mcu·算法·1024程序员节
UMS攸信技术43 分钟前
汽车电子行业数字化转型的实践与探索——以盈趣汽车电子为例
人工智能·汽车
biomooc43 分钟前
R语言 | paletteer包:拥有2100多个调色板!
r语言·数据可视化·1024程序员节
ws2019071 小时前
聚焦汽车智能化与电动化︱AUTO TECH 2025 华南展,以展带会,已全面启动,与您相约11月广州!
大数据·人工智能·汽车
Hello.Reader1 小时前
FFmpeg 深度教程音视频处理的终极工具
ffmpeg·1024程序员节
堇舟2 小时前
斯皮尔曼相关(Spearman correlation)系数
人工智能·算法·机器学习
Y.O.U..2 小时前
STL学习-容器适配器
开发语言·c++·学习·stl·1024程序员节
就爱敲代码2 小时前
怎么理解ES6 Proxy
1024程序员节
憧憬一下2 小时前
input子系统的框架和重要数据结构详解
arm开发·嵌入式·c/c++·1024程序员节·linux驱动开发