本文主要是介绍扩散模型学习--基于苏神博客，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这里写目录标题
- DDPM
- DDPM 拆楼过程
- DDPM建楼过程
- 预测
DDPM
DDPM 拆楼过程
DDPM首先将一个原始的图像 x x x拆分，添加了随机噪声，对下一时刻的x与噪声增加了系数，这样可以保证每一步都对 x x x有一定程度的破坏
最终 x t x_t xt可以表示为如下形式，由于 α \alpha α小于1，因而最终 x t x_t xt就又噪声主导了，ok拆楼完成。
DDPM建楼过程
为了建楼就需要用 x t x_t xt去预测 x t − 1 x_{t-1} xt−1, 这里采用了预测残差的方式
考虑到 x t x_t xt跟t时刻的残差并不是独立的，我们往回退一步
这样损失函数就建立完毕了，我们只需要输入如下特征就可以进行训练
接下来我们对损失函数进行一下简化，减少采样的变量，增加训练稳定性。
预测
训练好模型后通过迭代就可以从随机噪声生成对应的模型了
这篇关于扩散模型学习--基于苏神博客的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
