# 高斯扩散模型 Python 程序实现指南
高斯扩散模型是一种用于生成和变换数据的模型，广泛应用于计算机视觉和生成任务。在这篇文章中，我们将逐步实现一个高斯扩散模型的Python程序。我们将首先介绍整个流程，然后深入到每一步的细节，包括必要的代码和说明。
## 流程概述
实现高斯扩散模型的主要步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述
接上一节diffusion models 扩散模型公式推导，原理分析与代码（一）我们还不知道是什么形式，扩散模型的第一篇文章给出其同样也服从某个高斯分布，这个好像是从热动力学那里得到证明的，不做深入解释，我们现在要求解的就是其服从的分布的均值和方差是什么，才能够满足将损失函数最小化的要求，原文中给出的的形式为：来看损失函数的第二项，为了方便，用表示，两个高斯分布计算的KL散度为两个分布均值的L2损
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2023-10-29 20:02:50
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扩散模型（diffusion model）扩散过程对初始数据分布~q(x)，不断添加高斯噪声，最终使数据分布变成各项独立的高斯分布。前向扩散过程的定义（马尔科夫链过程）通过重参数化技巧，可以推导出任意时刻的，无需做迭代其中；参数重整化体现为中，为两个正态分布叠加，可以重参数化为每个时间步所添加的噪声的标准差给定，且随t增大而增大每个时间步所添加的噪声的均值与有关，为了使稳定收敛到由可得随着不断加噪
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2024-03-05 08:46:27
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Diffusion Model（扩散模型 ）对标的是生成对抗网络（GAN），只要GAN能干的事它基本都能干。之前用GAN网络来实现一些图片生成任务其实效果并不是很理想，而且往往训练很不稳定。但是换成Diffusion Model后生成的图片则非常逼真，也明显感觉到每一轮训练的结果相比之前都更加优异，也即训练更加稳定。本文将用通俗的语言和公式为大家介绍Diffusion Model，并且结合公式为大
前言 最近 AI 绘图非常的火，其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model（扩散模型），虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识，但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。 作者丨梁德澎 什么是 Diffusion Model前向
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2024-01-31 03:32:42
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高斯散度定理 本文是介绍微积分学中的一种向量分析。关于电磁学中与电通量有关的定理，详见“高斯定律”。 高斯公式，又称为散度定理、高斯散度定理、高斯－奥斯特罗格拉德斯基公式或高－奥公式，是指在向量分析中，一个把向量场通过曲面的流动（即通量）与曲面内部的向量场的表现联系起来的定理。散度定理可以用来计算穿过闭曲面的通量，例如，任何左边的曲面；散度定理不可以用来计穿过具有边界的曲面，例
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2023-10-27 19:40:14
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成像链路及成像模型目标经过光学系统成像的链路流程图如下：由整个链路构成一个成像系统，通常我们认为成像系统一般是线性系统，于是可以构建出空域表述的成像模型：其中，g代表经过成像系统后的图像；f表示原图像；h表示点扩散函数PSF（Point Spread Function）；n代表噪声。模型化为PSF和原始清晰图像的卷积加上噪音，表达式为： 为观测图像，为原始清晰图像， 为成像系
Diffusion Model今天简单了解了一下扩散模型，主要是学习了最经典的那篇2020年发表的denoising diffusion probabilistic models（DDPM）。需要掌握一些高数基础、概率论以及KL散度相关的知识，数学公式推导起来才不至于费劲，而且里面的概率公式多是基于贝叶斯公式以及马尔科夫假设，运用的比较灵活，虽然数学原理推导不是很难，但是整个模型的理解会存在一些或
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2024-06-27 16:12:38
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摘要：近几年,上海城市经济的快速发展导致了工农业生产节奏日益加快,各种污染问题也随之而来,尤其是突发性大气污染发生的概率大幅度上升,直接威胁到人民群众的身体健康.因此加强突发性大气污染事故的应急监测,研究其处理处置技术是环境保护领域中一项非常重要的工作. 大气污染扩散模型是一种时空复合型的,描述大气对污染物的输移,扩散和稀释作用的环境模型,是进行环境评价和环境预测的有力手段.国内外当前普遍采用仿真
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2024-08-24 09:32:01
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## Python高斯烟团扩散模型的实现
在本篇文章中，我们将带你逐步实现一个高斯烟团扩散模型。这个模型可以用于模拟烟雾或气体的扩散过程，利用高斯分布来描述烟雾强度的变化。我们的工作流程将拆分为几个主要步骤。
### 流程概览
我们可以用以下表格来总结实现流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
1 简介随着化工行业的持续发展，化工气体的用量也在持续增长，而铁路承载了相当一部分的气体运输量。因此，对于气体类危险货物铁路运输危险性评估具有十分重要的意义。铁路运输的模式与公路运输有着较大的差异，由于铁路运输易燃气体通常为远距离，大运量。所以，每一辆装载有易燃气体的列车都是潜在的泄漏源，在长途运输过程中具有较高的危险性。如今，全社会对风险管控愈加重视，虽然气体泄漏事件发生概率较小，但以铁路的运输
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2024-08-12 14:10:08
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1,为什么要学习高斯过程. 首先:随机扩散问题. 一根很细的管子,管子宽度可以忽略不记,那么就可以看成一条直线,我们在这条直线某一位置滴一滴墨水,看墨水在水中扩散所造成的影响.如,给定一个时间t,看墨水扩散的距离,结果是随机的,没有一个确定的答案.我们希望建立起分布. 这个概率分布我们用ρ(y)来表示,表示在时间t内,扩散距离y的概率.ρ(y)是一个概率密度.然后我们进一步,假设ρ(y)关于原点对
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2023-10-05 19:36:59
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在Python中，文件操作使用函数open(文件,模式,编码方式)
一、文件操作的模式
在Python中，操作文件主要有以下四种模式
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2023-08-03 17:22:09
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BLURRING DIFFUSION MODELSEmiel Hoogeboom, Google Research, Brain Team, ICLR2023, Cited:11, Code: 无, Paper.1. 前言最近，提出了一种基于散热或模糊的生成建模的新型扩散过程，作为各向同性高斯扩散的替代方案。在这里，我们表明模糊可以等价地通过具有非各向同性噪声的高斯扩散过程来定义。在建立这种联系的
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2024-09-29 10:05:35
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# Python高斯扩散简介
高斯扩散（Gaussian diffusion）是一种描述粒子如何在空间中随机运动的模型。在许多领域，包括物理、化学、生物学等，高斯扩散为人们理解和模拟复杂系统提供了重要的工具。本文将通过Python代码示例展示高斯扩散的基本概念，并结合旅行图和类图的可视化方式，帮助我们更好地理解这一概念。
## 高斯扩散的基本概念
高斯扩散可以用来描述从一个点向外扩散的粒子浓
李宏毅教学视频：Link1B站DDPM公式推导以及代码实现：Link2这个视频里面有论文里面的公式推导，并且1小时10分开始讲解实例代码。后面一段时间看了一些其他博客，更加明白了。 就是通过将概率变为均匀分布的形式。正向添加噪声通过重采样技巧可以直接从t和噪声得到。反向推的时候借助一个多条件分布，然后通过各种变换，求得这个概率分布的均值和方差，然后根据公式Sample。 扩散模型(Diffusio
背景（几种生成模型）：GAN 模型因其对抗性训练性质而以潜在的不稳定训练和较少的生成多样性而闻名。 VAE 依赖于替代损失。GAN与VAE都是训练出一个模拟分布。流模型必须使用专门的架构来构建可逆变换。 扩散模型：扩散模型定义：扩散模型的灵感来自于非平衡热力学。他们定义了一个扩散步骤的马尔可夫链，慢慢地向数据中添加随机噪声，然后学习反向扩散过程，从噪声中构建所需的数
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2024-06-03 12:20:43
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文章目录扩散模型Diffusion Model 【质量提升2.0】【扩散模型】一.扩散模型简介二.前向扩散简介三.逆向扩散简介四.目标函数 一.扩散模型简介其最早出现在2015年，是生成模型的一种，目前占据主流的扩散模型多基于2020年提出的DDPM。其主要由正向扩散、逆向扩散两个过程组成的。其基本工作流程是，扩散模型在正向扩散阶段对数据（图像）逐步施加噪声，直至数据（图像）被完全破坏成高斯噪声
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2024-04-28 10:33:02
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目录0、前言&引子0.1、本文要求的预备知识0.2、牛顿-莱布尼茨公式0.3、格林公式0.4、高斯公式0.5、斯托克斯公式0.6、广义斯托克斯公式（牛顿莱布尼茨公式的推广）1、记号说明1.1、求边界记号∂Ω的含义1.2、流形1.3、楔形积(dx∧dy)=-(dy∧dx)1.4、外微分记号dω的含义2、用「广义斯托克斯公式」推导「牛顿-莱布尼茨公式」、「格林公式」、「高斯公式」、「斯托克斯公
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2024-05-17 08:21:43
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首先是曲线积分，我们可以看成一个变力F沿着曲线做功W，当然也可以用其他物理量来表示。右边可以看成分别沿不同分量的积分之和。而曲面积分，则可以看成一个矢量场通过某个曲面的流量，例如流体的流量，磁力的磁通量等。右边可以看成按照各个投影面的积分之和。格林公式证明： 格林公式是把曲线积分变成二重积分。高斯公式： 高斯公式是把曲面积分和三重积分联系起来。高斯公式左边的物理意义就是所谓的通
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2024-07-01 11:37:10
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