什么是DDPM?
2024-12-09
简介
DDPM，全称为Denoising Diffusion Probabilistic Models（去噪扩散概率模型），是一种源自非平衡热力学的生成模型。它通过变分推断训练参数化的马尔可夫链，以生成高质量的图像。DDPM的核心思想在于，通过逐步向数据中加入噪声并训练模型去除这些噪声，最终恢复出原始数据。
DDPM的模型架构
U-Net结构
DDPM采用了U-Net作为其核心架构，这是一种在图像分割领域广泛使用的网络结构。U-Net由编码器、解码器以及编码器和解码器之间的跨层连接（残差连接）组成。这种结构使得U-Net在提取图像特征的同时，能够保留更多的空间信息，从而更好地恢复出原始图像。
核心组件
- 编码器：编码器负责将输入图像逐步降采样成低分辨率的特征图。在DDPM中，编码器通常采用卷积层来实现，并使用宽残差网络（WRN）或ConvNeXT等高效结构。
前向加噪与后向去噪
前向加噪
在前向加噪阶段，模型通过逐步向原始图像中加入高斯噪声，直至图像变为纯噪声。这个过程模拟了热力学中的分子扩散现象，其中分子从高浓度区域逐渐扩散到低浓度区域。
后向去噪
在后向去噪阶段，模型需要学习如何从加噪后的图像中逐步去除噪声，以恢复出原始图像。这是通过训练U-Net网络来实现的，网络需要预测每一步添加的噪声，并通过去除这些噪声来还原图像。
DDPM的实际应用
DDPM在图像生成领域具有广泛的应用前景。例如，在AI绘画领域，DDPM可以根据文字描述生成符合要求的图像；在图像修复领域，DDPM可以去除图像中的噪声或损坏部分，恢复出原始图像。此外，DDPM还可以应用于医学影像分析、视频处理等多个领域。
结论
DDPM作为扩散模型的基石，在图像生成领域展现了强大的能力。通过深入解析其模型架构和训练过程，我们可以更好地理解这一前沿技术的核心原理和应用价值。未来，随着技术的不断进步和算法的持续优化，DDPM有望在更多领域发挥其独特优势。