概率扩散模型DDPM与分数扩散模型SMLD的区别与联系
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概率扩散模型DDPM与分数扩散模型SMLD的区别与联系

先说结论：两者都属于扩散生成模型，即以堆数据增加扰动为手段，通过神经网络对加噪后的数据进行建模并最终学习到目标数据分布

 

分数扩散模型

fig:

概率扩散模型

fig:

fig:

在SDE中，DDPM的采样方法称之为祖先采样，即利用前一次采样结果的分布数据来生成这一次的采样结果

SDE可以同时刻画SMLD和DDPM

fig:

扩散模型

评论

  1. 头像
    Gavin2777
    1月前
    2025-4-14 9:57:26

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    Courtney1525
    1月前
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    Aurora832
    4周前
    2025-4-29 1:46:27

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    Larry3035
    3周前
    2025-5-02 2:25:59

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    Antonio2863
    3周前
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    Gregory3920
    3周前
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    Lynn3104
    2周前
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    Sara3690
    2周前
    2025-5-08 0:25:50

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    Elliot2337
    6天前
    2025-5-19 14:34:42

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    Don3061
    6天前
    2025-5-19 15:17:11

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    Miley4251
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    Renee1848
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    Claire3110
    5天前
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