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【论文精读】为什么用SDE(随机微分方程)来描述扩散过程 (3.1节,3.2节)

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2024-06-05 19:38:18
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【论文精读】为什么用SDE(随机微分方程)来描述扩散过程(3.1,3.2) 论文:Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations 地址:https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.13456 1.扩散过程就是随机过程 2.SMLD和DDPM都可以表示为不同的SDE形式
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简介
【论文精读】为什么用SDE(随机微分方程)来描述扩散过程 (3.1节,3.2节)
24:46
【公式证明】扩散模型中的reverse-time SDE是怎么推导得到的呢?
34:31
【论文精读】快速了解2类扩散模型核心设定:SMLD/NCSN和DDPM(2.1节和2.2节)【符号说明】
26:01
【公式推导】VE和VP的SDE形式由来:由条件分布推导出SDE形式(SMLD和DDPM)(3.4节,附录B)【论文精读】
25:13
【手推公式】如何求SDE的解(附录B)【扩散模型】
57:49
【手推公式】从sub-VP SDE形式推导出扰动核(高斯分布)的均值和方差【论文精读】
47:54
【附录C】如何选择加噪使用的噪声尺度:超参数(alpha,beta)噪声尺度的设定【论文精读】
22:24
【论文精读】扩散模型由SDE形式进行采样的2个思路:ODE(概率流采样), 逆SDE(逆扩散采样)
21:37
【公式推导】如何从VE SDE和VP SDE中进行采样(逆扩散采样器)【论文精读】【附录D.3、附录E】
18:12
【公式推导】DDPM采样等价于VP对应的逆SDE的一种数值解法【论文精读】【附录E】【P21】
10:49
【算法解读】PC Sampling【论文精读】【附录G】
22:12
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