2024年5月19日
DDPM原理
摘要： 生成模型核心原理 解释：将观测变量（数据集图片）进行编码为具有某个确定分布（一般为正太分布）的隐变量，然后再将该隐变量解码为观测变量。在推理过程中就可以通过在隐变量的分布中进行随机采样，然后将其解码为生成的图片，进而实现生成内容的多样性。 DDPM DDPM相比VAE，在将观测变量编码为隐变量的过程 阅读全文
posted @ 2024-05-19 20:18 SXQ-BLOG 阅读(45) 评论(0) 推荐(0) 编辑