【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。

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