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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扩散模型代码详细解读代码地址：denoising-diffusion-pytorch/denoising_diffusion_pytorch.py at main · lucidrains/denoising-diffusion-pytorch (github.com)前向过程和后向过程的代码都在GaussianDiffusion这个类中。有问题可以一起讨论！常见问题解决Why self-cond
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2023-08-30 22:07:04
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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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关于扩散的研究是很重要的，例如粒子的扩散 热量的扩散等等，扩散现象为什么会发生而且不可逆？这是和热力学第二定律有关系的。扩散分为稳态扩散和非稳态扩散。所谓稳态扩散是指单位时间通过和扩散方向垂直的扩散通量不随时间变化而变化，非稳态扩散通量随时间变化而变化。研究扩散首先得知道扩散速率问题。生理学家Fick最早研究了并提出了他的著名的两个定律（注意定律与定理的区别） 
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2023-07-23 13:32:11
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VR 游戏是传统游戏的未来发展方向，它较之传统游戏形态，有着前所未有的沉浸感与反馈及时的交互性，这
是 VR 游戏扩散的优势所在。
1.前所未有的沉浸感。传统游戏的人机交互是人与机器的交互，即使是手游，中间也会隔着屏幕这一媒介，也会
受到屏幕以外的环境干扰。而与传统的游戏相比，VR 游戏的沉浸感是前所未有的，玩家 360 度全方位感知的都是游
戏内的世界，不仅是视觉听觉，甚至嗅觉也可以模拟。
2.
由于在图像生成效果上可以与GAN媲美，扩散模型最近成为了AI界关注的焦点。谷歌、OpenAI过去一年都提出了自家的扩散模型，效果也都非常惊艳。另一边，剑桥大学的学者David Krueger提出，自动编码器会不会卷土重来成为研究热潮。就在最近，DeepMind的一位研究科学家Sander Dieleman基于以上两股热潮，提出了自己的观点：扩散模型就是自动编码器啊！这一观点立刻引起了不少网友的注意
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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扩散模型是一种先进的生成模型，它通过反向扩散过程来生成高质量的数据样本。在Python中实现扩散模型涉及多个步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误处理以及进阶学习。这篇博文将详细记录我解决“扩散模型python”问题的过程。
## 环境配置
在开始之前，我们需要确保我们的环境配置正确。以下是安装和配置所需的依赖项。
1. 安装Python 3.8或更高版本
2. 安装所需的P
0、项目视频详解视频教程见B站https://www.bilibili.com/video/BV1e8411a7mz1、diffusion模型理论（推导出损失函数）1.1、背景随着人工智能在图像生成，文本生成以及多模态生成等领域的技术不断累积，如：生成对抗网络（GAN）、变微分自动编码器（VAE）、normalizing flow models、自回归模型（AR）、energy-based mod
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2024-06-14 11:29:36
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写在前面的一些话因为自己项目需要，以及总是听说扩散模型，所以自己去b站看了视频，尽量写的通俗易懂，致力于高效省时的帮助大家搞明白扩散模型的原理，让小白也能读懂这篇论文 注意！！文章可能涉及比较多公式，但不要害怕！！结合我的说明，看懂没问题的，一步步来！不要着急，不要跳步！如果有错误，欢迎指正！有什么问题欢迎在评论区讨论！简述最近经常听说扩散模型，甚至可以打败GAN。回顾GAN，我们需要同时训练生成
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2024-03-15 23:36:46
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# 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
在这篇博文中，我们将深入探讨如何解决与扩散模型Stable Diffusion代码相关的问题。该模型在图像生成和处理领域引起了广泛关注，因此掌握其代码将有助于我们更好地应用和优化这些技术。以下是详细的迭代过程和必要的步骤。
### 环境准备
在开始之前，我们首先确保我们的开发环境符合必要的软硬件要求。以下是推荐的配置：
#### 硬件资源评估（四象限图）
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引言扩散模型最早是在2015年的Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics文章中提出的，但当时扩散模型并不work，所以并没有被广泛应用。在2020年，Denoising Diffusion Probabilistic Models(简称为DDPM)的出现，将扩散模型带到了一个新高度。并且在其之前主流的生成网络GAN
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
由于雾霾问题，全社会都很关注空气质量，政府也花了很多钱力图改善空气质量。我们作为城市市民经常要问：我们城市的空气质量到底怎样？这几年我们城市的空气质量是在改善还是恶化？我们城市的空气质量与其他城市相比，是更好还是更差？官方媒体一般都是说：我们的空气质量在改善，但有数据证明吗？官方数据可信吗？我们心存疑虑。所以，作为数据狗，还是自己动手吧。PM2.5是最近几年特别热议的空气质量指标，这要归功于美帝大
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2024-05-21 12:51:24
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目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.MATLAB源码%******************************************************************
%订阅用户可以获得任意一份完整代码，私信博主，留言文章链接和邮箱地址，
%一般第二天下午4点前会将完整程序发到邮
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2024-08-19 11:34:44
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目录1 巴斯模型概念2 创新扩散理论-Diffusion of Innovations Theory3 Bass模型详解3 巴斯模型的假设4 应用和局限4 代码 1 巴斯模型概念巴斯扩散模型针对创新产品、技术的采用和扩散，常被用作市场分析工具，对新产品、新技术需求进行预测。而新产品创新扩散是指新产品从创造研制到进入市场推广、最终使用的过程，表现为广大消费者从知晓、兴趣、评估、试用到最终采用新产品
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2023-10-19 10:54:15
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Bass扩散模型是一种广泛应用于市场营销、技术采纳等领域的模型，用于描述新产品或技术的扩散方式。它基于人们创新采纳的两种主要影响：创新者的影响和模仿者的影响，通常通过一个二次方程来表示。该模型为理解和预测新技术接受程度以及市场渗透率提供了有效手段。以下是我在实现“Bass扩散模型Python”过程中的一系列记录。
## 背景定位
在现代商业环境中，了解产品或技术在目标市场中的扩散过程至关重要。我
浙大提出近似平均方向求解器，快速扩散模型数值采样 扩散模型的生成轨迹几乎位于图像空间的一个二维子空间中！于是，通过直接学习生成轨迹的平均方向，我们可以进一步减小离散误差。 给定噪声输入，扩散模型利用评分函数（score function）进行迭代去噪实现图像生成、音频生成、视频生成、文生图等任务。这个过程可以解释为离散求解某个随机微分方程（SDE），或是求解其对应的概率流常微分方程（PF
PART 5-玻尔兹曼分布率（选）麦克斯韦速率分布律是理想气体不受外力场作用时，处于平衡态下气体分子的速率分布规律。由于没有外力场作用，处于平衡态的气体其分子数密度 n 处处相同，即分子在空间位置的分布是均匀的。当有恒定的外力场 （如重力场等）作用时，气体分子在空间的分布就不再呈均匀分布了。5.1 玻尔兹曼分布率 5.2 重力场中大气密度和压强随高度的变化规律&nb
