做英文网站价格,wordpress转移typecho,手机门户网站源码,建设股公司网站飞书PPT链接 简介 该文档介绍了几种深度学习模型#xff0c;特别是那些在图像合成和处理方面有显著应用的模型。文档内容涉及变分自编码器#xff08;VAE#xff09;、去噪扩散概率模型#xff08;DDPM#xff09;、稳定扩散#xff08;Stable Diffusion#xff09;、…飞书PPT链接 简介 该文档介绍了几种深度学习模型特别是那些在图像合成和处理方面有显著应用的模型。文档内容涉及变分自编码器VAE、去噪扩散概率模型DDPM、稳定扩散Stable Diffusion、扩散变换器DiT以及Sora模型的介绍。 变分自编码器VAEVAE通过最大化数据的边缘似然来训练模型采用变分下界ELBO和KL散度来近似似然函数从而学习数据的隐含结构。它利用重参数化技巧来使梯度反向传播可行。 去噪扩散概率模型DDPMDDPM通过将噪声逐渐加入到数据中并学习如何逆转这一过程来生成数据。模型通过优化负对数似然的变分下界来训练利用重参数化技巧和Langevin动力学来有效地进行采样。 稳定扩散Stable Diffusion和扩散变换器DiT这些是基于DDPM的变体通过引入改进的结构和优化策略来提高效率和生成质量。DiT特别是通过增加不同大小的“patchify”操作来提高模型的可扩展性。 Sora虽然文档中对Sora的具体介绍较少但它似乎是基于前述技术的进一步发展或变体。 文档还涉及了**分类器引导Classifier guidance和无分类器引导Classifier-free guidance**技术这些技术用于改善条件生成模型的性能通过引导生成过程来提高生成图像的质量和相关性。 整体而言该文档提供了对几种重要的深度学习模型的系统性介绍特别强调了它们在图像处理和生成领域的应用。通过这些模型的研究和发展深度学习在艺术创作、图像合成和数据增强等领域展现出了巨大的潜力。