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Diffusion扩散模型简述 + 代码demo

FakeOccupational 2023-10-27 原文

      与GAN FLOW VAE类似扩散模型是一种生成模型。

需要用到的概率事实:

  1. 条件概率
  2. 马尔科夫链的转移公式
  3. 高斯分布的KL散度公式
    K L ( P , Q ) = l o g σ 2 σ 1 + σ 2 + ( μ 1 − μ 2 ) 2 2 σ 2 2 − 1 2 ( 其中 P . Q 为一维高斯分布 ) KL(P,Q)=log\frac{\sigma_2}{\sigma_1}+\frac{\sigma^2+(\mu_1-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2} -\frac12 { \tiny(其中P.Q为一维高斯分布)} KL(P,Q)=logσ1σ2+2σ22σ2+(μ1μ2)221(其中P.Q为一维高斯分布)
  4. 重参数技巧(从特殊高斯分布中采样点时不可导,将采样过程变为从标准分布N(0,1)采样的结果常量Z再用 μ \mu μ, σ \sigma σ变为目标高斯分布)

Diffusion

项目描述 / p ( ⋅ ) p( \cdot ) p()
X T X_T XT各向同性的高斯分布 N ( X T ; 0 , I ) N(X_T;0,I) N(XT;0,I)
X 0 X_0 X0训练数据集(的分布)
  • ⇐ \Leftarrow :扩散过程,逐渐添加高斯噪声,有序到无序,熵增过程
    q ( x 1 : T ∣ x 0 ) : = Π t = 1 T q ( x t ∣ x t − 1 ) 其中 q ( x t ∣ x t − 1 ) : = N ( x t ; 1 − β t x t − 1 , β t I ) q(x_{1:T}|x_0):=\Pi_{t=1}^T q(x_t|x_{t-1}) \\ 其中q(x_t|x_{t-1}):=N(x_t;{\sqrt{1-\beta_t}x_{t-1}},\beta_t I) q(x1:Tx0):=Πt=1Tq(xtxt1)其中q(xtxt1):=N(xt;1βt xt1,βtI)
    β t ∈ ( 0 , 1 ) 可以如参考文献 33 设置为冲参数化的参数或直接设置为学习率一样的超参数 所以正向过程是不含参数的。 \tiny \beta_t \in (0,1)可以如参考文献33设置为冲参数化的参数或直接设置为学习率一样的超参数\\所以正向过程是不含参数的。 βt(0,1)可以如参考文献33设置为冲参数化的参数或直接设置为学习率一样的超参数所以正向过程是不含参数的。

扩散过程的一个显著特性是,它允许以闭合形式在任意时间步t对xt进行采样:
令 a t = 1 − β t ⇓ a ˉ t = Π s = 1 t a s q ( x t ∣ x 0 ) = N ( x t ; a ˉ t x 0 , ( 1 − a ˉ t ) I ) 令a_t = 1-\beta_t \Downarrow \bar a_t=\Pi_{s=1}^t a_s \\ q(x_t|x_0)=N(x_t;\sqrt{\bar a_t}x_0,(1-\bar a_t)I) at=1βtaˉt=Πs=1tasq(xtx0)=N(xt;aˉt x0,(1aˉt)I)

上式的推导过程: x t = a t x t − 1 + 1 − a t z t − 1   , 在已知 x t − 1 时,确定 x t 的高斯分布,其随机性由标准正太分布 z t − 1 提供 = a t ( a t − 1 x t − 2 + 1 − a t − 1 z t − 2 ) + 1 − a t z t − 1    因为需要通过马尔科夫链获取 x t 的分布 = a t a t − 1 x t − 2 + ( a t 1 − a t − 1 z t − 2 + 1 − a t z t − 1 )    因为需要通过马尔科夫链获取 x t 的分布 = a t a t − 1 x t − 2 + ( a t 1 − a t − 1 ) 2 + ( 1 − a t ) 2 z    标准正太分布方差的性质 = a t a t − 1 x t − 2 + 1 − a t a t − 1 z ˉ t − 2                    z ˉ 为两个高斯分布的混合 = a ˉ t x 0 + 1 − a ˉ t z , 所以将上式写为 q ( x t ∣ x 0 ) = N ( x t ; a ˉ t x 0 , ( 1 − a ˉ t ) I ) 上式的推导过程:\\ \tiny x_t= \sqrt{a_t}x_{t-1} + \sqrt{1-a_t}z_{t-1} \ ,在已知x_{t-1}时,确定x_t的高斯分布,其随机性由标准正太分布z_{t-1}提供\\ \quad = \sqrt{a_t}(\sqrt{a_{t-1}}x_{t-2} + \sqrt{1-a_{t-1}}z_{t-2}) + \sqrt{1-a_t}z_{t-1} \ \ \ 因为需要通过马尔科夫链获取x_t的分布 \\ \quad = \sqrt{a_t}\sqrt{a_{t-1}}x_{t-2} +(\sqrt{a_t} \sqrt{1-a_{t-1}}z_{t-2} + \sqrt{1-a_t}z_{t-1} )\ \ \ 因为需要通过马尔科夫链获取x_t的分布 \\ \quad = \sqrt{a_t}\sqrt{a_{t-1}}x_{t-2} +\sqrt {(\sqrt{a_t} \sqrt{1-a_{t-1}})^2 +(\sqrt{1-a_t} )^2 }z \ \ \ 标准正太分布方差的性质 \\ \quad =\sqrt{a_t a_{t-1}}x_{t-2} +\sqrt{1-a_ta_{t-1}}\bar z_{t-2} \ \ \qquad \qquad \quad \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \bar z为两个高斯分布的混合 \\ =\sqrt{\bar{a}_t}x_0+\sqrt{1-\bar{a}_t}z,\quad \quad 所以将上式写为q(x_t|x_0)=N(x_t;\sqrt{\bar a_t}x_0,(1-\bar a_t)I) 上式的推导过程:xt=at xt1+1at zt1 ,在已知xt1时,确定xt的高斯分布,其随机性由标准正太分布zt1提供=at (at1 xt2+1at1 zt2)+1at zt1   因为需要通过马尔科夫链获取xt的分布=at at1 xt2+(at 1at1 zt2+1at zt1)   因为需要通过马尔科夫链获取xt的分布=at at1 xt2+(at 1at1 )2+(1at )2 z   标准正太分布方差的性质=atat1 xt2+1atat1 zˉt2                 zˉ为两个高斯分布的混合=aˉt x0+1aˉt z所以将上式写为q(xtx0)=N(xt;aˉt x0,(1aˉt)I)

unti-Diffusion

  • ⇒ \Rightarrow :逆扩散过程(采样过程),无序到有序,熵减过程
    联合分布 p θ ( x 0 : T ) : = p ( x T ) Π t = 1 T   p θ ( x t − 1 ∣ x t ) 其中 p θ ( x t − 1 ∣ x t ) : = N ( x t − 1 ; μ θ ( x t , t ) , Σ θ ( x t , t ) ) , 即假设 p θ ( x t − 1 ∣ x t ) 也为高斯分布 , 用网络拟合其中的系数 μ θ ( x t , t ) , Σ θ ( x t , t ) 联合分布p_{\theta}(x_{0:T}):=p(x_T)\Pi_{t=1}^T \ p_{\theta}(x_{t-1}|x_t) \\ 其中p_{\theta}(x_{t-1}|x_t):= N{(x_{t-1};\mu_{\theta}(x_t,t) ,\Sigma_{\theta}(x_t,t))},\\ 即假设p_{\theta}(x_{t-1}|x_t)也为高斯分布,用网络拟合其中的系数\\ \mu_{\theta}(x_t,t) ,\Sigma_{\theta}(x_t,t) 联合分布pθ(x0:T):=p(xT)Πt=1T pθ(xt1xt)其中pθ(xt1xt):=N(xt1;μθ(xt,t),Σθ(xt,t))即假设pθ(xt1xt)也为高斯分布,用网络拟合其中的系数μθ(xt,t),Σθ(xt,t)

  • 有了正向过程的分布,可以窥探逆向过程的分布,比如确定 q ( x t − 1 ∣ x t , x 0 ) q(x_{t-1}| x_t,x_0) q(xt1xt,x0

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