自21世纪20年代以来，一系列具有里程碑意义的研究论文已经向世界证明了扩散模型的强大能力，尤其是在图像合成领域超越了传统的生成对抗网络（GANs）。...扩散模型是一种数据生成技术,它模拟自然界中常见的扩散过程来合成新数据。就像一滴墨水落在水中会慢慢扩散开来一样,扩散模型也是从简单的噪声信号出发,逐步添加细节和模式,最终生成复杂的新数据。...1.去噪扩散概率模型 (DDPM)DDPM是用于概率数据生成的一种扩散模型，专门用于生成高质量的数据。如前所述，扩散模型通过对随机噪声应用一系列转换来生成数据。...它们能有效去除损坏图像中的噪声，并生成视觉效果极佳的去噪版本。此外，DDPM 还可用于图像内绘和超分辨率等应用。...而且，SGMs在训练过程中通常更稳定，不太会出现像GANs那样的训练问题。SGMs已经在诸如图像处理、语音合成和复杂模式识别等多个领域展示了它们的实用性。
摘要 基于视觉的定位和建图解决方案有望在自动代客泊车任务中采用，本文提出了一种利用鸟瞰图像混合边缘信息的语义SLAM框架，为了从合成的鸟瞰图像和可行驶空间中提取有用的边缘用于SLAM任务，设计了不同的分割方法来去除视图合成中由逆透视变换引起的噪声眩光边缘和扭曲的边缘线...如图1所示，鸟瞰图图像可以以360度保存车辆周围地面上的大部分视野信息，由于停车场景中通常存在复杂的照明条件（如地面反射的眩光）和大量动态对象（如移动的汽车和行人），因此执行SLAM任务是一项非常具有挑战性的任务...图3，在鸟瞰图上检测到的原始边缘和考虑视图合成和可行驶区域分割的边缘。 A.原始边缘检测 输入图像上的原始边缘可以通过传统边缘检测算法（如Canny边缘检测器）进行检测。...A.定位地图生成 由于其机制的限制，分割模块无法完全去除噪声边缘，例如眩光边缘的某些部分，同时，当某些道路标记或停车点边缘临时位于摄影机焦点的光线方向上时，可能会错误地删除它们，因此，当前图像上提取的边缘通常是不完整和不稳定的...满时，将从局部贴图中减去最旧的边。需要注意的是，那些具有足够高概率的边缘点不会在减法中被修改，这可以尽可能多地保持那些有效边缘在局部地图中。
令人吃惊的是，ImageNet 中可能至少有 10 万个标签有问题。为什么我们不早点找到它们？在海量数据集中描述和发现标签错误的原则性方法非常具有挑战性，解决方案也很有限。...稀疏性（Q 中零的分数）概括了这样一个概念，即现实世界中的数据集，如 ImageNet，有一些类不太可能被错误地标记为其他类，例如 p(tiger,oscilloscope) ~ 0 in Q。...当移除少于 100k 个训练示例时，使用 CL 在清洗过的 ImageNet 训练集上训练（不添加合成噪声），观察 ResNet 验证精度的提高。...当超过 100k 个训练实例被移除时，观察使用 CL 相对于随机移除的改善，如红色虚线所示。 在添加标签噪声的 CIFAR 中标签噪声的良好表征 ?...在上表中，我们显示了在我们估计单类数据集 ImageNet 的标签噪声联合分布时最大的偏离对角线。每行都列出了噪声标签、真标签、图像 id、计数和联合概率。
在海量数据集中描述和发现标签错误的原则性方法非常具有挑战性，解决方案也很有限。...稀疏性（Q 中零的分数）概括了这样一个概念，即现实世界中的数据集，如 ImageNet，有一些类不太可能被错误地标记为其他类，例如 p(tiger,oscilloscope) ~ 0 in Q。...当移除少于 100k 个训练示例时，使用 CL 在清洗过的 ImageNet 训练集上训练（不添加合成噪声），观察 ResNet 验证精度的提高。...当超过 100k 个训练实例被移除时，观察使用 CL 相对于随机移除的改善，如红色虚线所示。 在添加标签噪声的 CIFAR 中标签噪声的良好表征 ?...在上表中，我们显示了在我们估计单类数据集 ImageNet 的标签噪声联合分布时最大的偏离对角线。每行都列出了噪声标签、真标签、图像 id、计数和联合概率。
在海量数据集中描述和发现标签错误的原则性方法非常具有挑战性，解决方案也很有限。...CL 还统计了 56 幅高概率标记为 fox 的图像和 32 幅高概率标记为 cow 的图像。...稀疏性（Q 中零的分数）概括了这样一个概念，即现实世界中的数据集，如 ImageNet，有一些类不太可能被错误地标记为其他类，例如 p(tiger,oscilloscope) ~ 0 in Q。...黑色虚线用所有例子描述了训练时的准确性。当移除少于 100k 个训练示例时，使用 CL 在清洗过的 ImageNet 训练集上训练（不添加合成噪声），观察 ResNet 验证精度的提高。...在上表中，我们显示了在我们估计单类数据集 ImageNet 的标签噪声联合分布时最大的偏离对角线。每行都列出了噪声标签、真标签、图像 id、计数和联合概率。
本文以图像降噪为聚焦，从网路架构设计&训练数据合成出发，对盲图像超分发起了挑战： 关于网络架构设计的动机在于：SwinIR与DRUNet采用两种不同的架构理念达成了非常优秀的性能，是否有可能对两者集成进一步提升...关于训练数据合成的动机在于：尽管有不少方案在强调退化模型的重要性，但主要聚焦于传感器噪声移除，如何通过改进训练数据达成更优秀的盲去噪性能呢？...具体来说，我们添加了两次噪声添加与resizing操作；高斯噪声与JPEG压缩噪声的添加概率为1，resizing与其他类型噪声添加概率为0.5；在执行退化之前，我们先对退化序列进行随机置换。...上图给出了一些所提方案合成的noisy/clean图像对比，可以看到：该方案可以生成非常真实的噪声图像；由于clean图像也进行了resizing操作，所以clean图像块中可以看到一定程度模糊。...相比BSRGAN与Real-ESRGAN中的退化方式，所提退化至少有以下三个不同： 应用不同：本文方案用于图像降噪，而另外两个用于图像超分； 该方案还对高质量图像执行resizing处理，另外两个不做该处理
模型学习在每一步中添加的噪声模式，这对于逆过程至关重要。 逆向扩散：我们从第一步的纯噪声开始输入。模型预测前向过程中每一步添加的噪声并将其去除。这逐步去除输入的噪声，逐渐将其转换为有意义的数据样本。...另外扩散模型可以通过添加噪声和重建干净的版本来净化对抗性示例，减轻对抗性扰动的影响。我们还可以基于扩散的预处理步骤来增强模型对对抗性攻击的鲁棒性。 扩散模型可用于识别图像中的异常或意外模式。...CSDI还可以应用于时间序列插值和概率预测，并且与现有基线具有竞争力。” 预测时间序列中的未来值，对于各种预测任务都很重要。...以TimeGrad为例，它是一种自回归模型，使用扩散概率模型来估计数据分布的梯度。作者表明，该方法“是对具有数千个相关维度的真实数据集的最新的最先进的多元概率预测方法”。...这种模型通过在数据上添加和逐步去除噪声的方法，可以生成高质量、高逼真度的数据样本。在图像处理领域，扩散模型已经显示出了卓越的能力，如在高分辨率图像合成、图像编辑和医学图像重建等方面的应用。
该技术使得可以在将元素放置在由文本引导的扩散模型生成的图像中时获得更大的控制。论文中提出的方法更通用，并且允许其他应用，例如生成全景图像，但我将在这里限制为使用基于区域的文本提示的图像合成的情况。...扩散模型是生成模型，通过反转将数据分布映射到各向同性高斯分布的扩散过程来生成新数据。更具体地说，给定图像，扩散过程由一系列步骤组成，每个步骤都向该图像添加少量高斯噪声。...例如，这可以通过训练神经网络来预测在该步骤中添加的噪声并从噪声图像中减去它来完成。...使用多重扩散进行图像合成 现在让我们来解释如何使用 MultiDiffusion 方法获得可控的图像合成。目标是通过预先训练的文本到图像扩散模型更好地控制图像中生成的元素。...给定时间步 t 处的噪声潜在向量，模型将预测每个指定文本提示的噪声。从这些预测噪声中，我们通过在时间步 t 处从先前的潜在向量中删除每个预测噪声，获得时间步 t-1 处的一组潜在向量（每个提示一个）。
尽管当前合成图像的技术非常先进，能够生成具有高保真度的图像，但当关注生成图像中的文本区域时，合成文本通常包含模糊、不可读或错误字符，使得视觉文本生成成为该领域最具挑战性的问题之一。...2 相关工作 文本到图像合成 近年来，使用去噪扩散概率模型进行文本到图像合成的进展取得了显著的成就。这些模型已经超越了简单的图像生成，并导致了交互式图像编辑的发展。...这些模型还导致了添加其他条件的技术，如口罩和深度图。研究还探索了多条件可控制合成的领域。...同样，DreamIdentity开发了一种专门设计的图像编码器，以实现更好的性能，以便在词嵌入增强方案中使用。 文本生成 图像合成的进步是巨大的，但将可读文本集成到图像中仍然具有挑战性。...然后，通过逐步添加噪声，潜在扩散算法在 z_{0} 上生成噪声潜在图像 \mathsf{z}_{t} ，其中 t 表示时间步。
3分钟） 具有理论合理性（在真实条件下可以准确地找到标签错误和一致的联合分布估算） 不需要做随机均匀的标签噪声的假设（在实践中通常不现实） 只需要预测概率和噪声标签（可以使用任何模型） 无需任何真实（保证无损...，避免由于不完全预测概率的情况下重新加权损失（Natarajan et al.，2017）而导致的学习模型权重的错误传播，并泛化到一些开创性的工作上，如Forman (2005, 2008); Lipton...稀疏性（矩阵 Q 中零的分数）概括了这样一个概念，即现实世界中如 ImageNet 的数据集中有一些类别不太可能被错误地标记为其他类别，例如 p（老虎，示波器）可以看作矩阵 Q 中的 0。...使用CL在清洗后的 ImageNet 训练集上训练（不添加合成噪声），当移除小于十万个训练样本时，观察到使用ResNet时验证精度得到提高；当大于十万个训练样本被移除时，观察使用CL清洗后的数据与随机移除样本的结果相比相对有所改善...在上表中，我们展示了在 ImageNet 单类数据集的估计标签噪声联合分布时的最大偏离对角线。每行列出了噪声标签、真实标签、图像 id、统计数量和联合概率。
大多数研究致力于如何在特定条件下生成图像，例如基于图像引导的生成和草图到图像的生成。 为了揭示这些方法的理论和特征，我们根据它们的条件类型进一步对其进行分类。 1....如何在T2I扩散模型中引入新的条件 细节请参考论文原文，下面对这些方法机理进行简要介绍。...条件得分预测（Conditional Score Prediction） 在T2I扩散模型中，利用可训练模型（例如UNet）来预测去噪过程中的概率得分（即噪声）是一种基本且有效的方法。...通用条件分数预测框架：通用条件分数预测框架通过创建一个能够编码任何给定条件并利用它们来预测图像合成过程中每个时间步的噪声的框架。 这种方法提供了一种通用解决方案，可以灵活地适应各种条件。...通过直接将条件信息整合到生成模型中，该方法允许根据各种条件动态调整图像生成过程，使其多才多艺且适用于各种图像合成场景。 2.
扩散过程模拟了噪声图像逐步转变为清晰图像的过程，通过在每个步骤中逐渐添加噪声，生成高质量的图像。稳定扩散的引入为图像生成任务带来了新的思路和方法，为深度估计提供了新的可能性。...在稳定扩散中，图像被视为由初始噪声图像逐步演化而来，每一步都引入了更多的噪声，直到生成清晰的图像。这种逐步扩散的过程利用了概率分布的性质，通过不断迭代生成更高质量的图像。...这种生成过程结合了概率建模和自回归建模的特点，能够捕捉图像的局部和全局结构，并生成具有高质量的图像。稳定扩散模型的这种生成方式使其在图像生成和深度估计等任务中具有广泛的应用前景。...在混合数据集训练过程中，我们以一定的概率从这两个数据集中随机选择样本，并将它们组合成一个批次。这样的做法能够使模型在训练过程中接触到不同数据分布下的样本，从而更好地适应各种真实场景的变化和复杂性。...多分辨率噪声的原理和应用 多分辨率噪声是一种通过在图像中添加不同分辨率的噪声来进行数据增强的方法。
例如如果对图像添加高斯噪声，可以将图像表示为像素值的二维矩阵，然后使用 numpy 库 np.random.randn(rows,cols) 生成具有正态分布的随机值， 并将它们添加到图像的像素值中。...通过向输入数据添加噪声，模型被迫学习对输入中的微小变化具有鲁棒性的特征，这可以帮助它在新的、看不见的数据上表现更好。...这将迫使模型学习对输入中的微小变化具有鲁棒性的特征，这些噪声可以代表图像上的污迹或轻微的缺失。因此即使图像与训练数据略有不同，模型也更有可能正确识别图像。...高斯噪声是深度学习中广泛使用的技术，在图像分类训练时可以在图像中加入高斯噪声，提高图像分类模型的鲁棒性。这在训练数据有限或具有很大可变性时特别有用，因为模型被迫学习对输入中的小变化具有鲁棒性的特征。...以下是如何在训练期间向图像添加高斯噪声以提高图像分类模型的鲁棒性的示例： from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # Define
您还可以从互联网上下载更多的200,000张图像。 你应该如何定义训练/开发/测试集？ 由于10,000个用户图像紧密反映了您想要做的数据的实际概率分布，因此您可以将它用于开发和测试集。...但在强大，灵活的学习算法（如大型神经网络）的时代，这种风险已大大降低。 如果您能够构建具有足够数量的隐藏单元/层的神经网络，则可以安全地将20,000个图像添加到训练集中。...添加图像更有可能提高您的性能。 该观察依赖于一个事实，就是有一些x->y的映射在两种类型的数据上都的能很好的工作。...因此，如果你10W训练样本都来自这20辆车，系统将“过拟合”这20辆特定车的设计，并不能很好的泛化到包括其他车型设计的开发/测试集。 当合成数据的时，考虑一下你是否真的合成了一组具有代表性的样例。...试图避免提供合成数据的属性，使得学习算法可以区分合成和非合成样本，例如如果所有的合成数据都来自20辆车设计中的一个，或所有的合成音频都来自车一个小时的噪声。这建议很难遵循。
将潜在编码作为扩散过程的起始噪声，通过逐步注入自注意图，将背景中的上下文信息注入到合并的对象中，从而实现一致的图像引导合成。...定量和定性地证明了本方法的框架在图像引导合成方面优于先前的 baseline。 图 1 先验 扩散概率模型（DPM）通过对高斯噪声逐步去噪生成图像。...方法 任务目标是利用主（背景）图像 \textbf{I}^m 、参考（前景）图像 \textbf{I}^r 、文本 prompt \mathcal{P} 和指定主图像中感兴趣区域的二进制 mask...图 4 图像合成生成 噪声合成 在将图像反演为噪声之前，需要对参考图像进行简单的预处理。...然后将这些注意力图合成并注入第三个 ODE，以生成具有文本 prompt \mathcal{P} 的自然且连贯的合成图像。
最新的一项研究提供了一种新的生成范式 —— 可以在灵活控制输出图像（如空间布局和调色板）的同时保持合成质量和模型创造力。...这里首先简要介绍扩散模型和使用 Composer 实现的制导方向，然后将详细说明图像分解和合成的实现。 2.1. 扩散模型 扩散模型是一种生成模型，通过迭代去噪过程从高斯噪声中产生数据。...通常使用简单的均方误差作为去噪目标： 其中，x_0 是具有可选条件 c 的训练数据， 是加性高斯噪声，a_t、σ_t 是 t 的标量函数， 是具有可学习参数 θ 的扩散模型。...研究探索了两种不同的机制来根据表征调整模型： 全局调节：对于包括 CLIP 句子嵌入、图像嵌入和调色板在内的全局表征，研究将它们投影并添加到时间步嵌入中。...局部化调节：对于局部化表征，包括草图、分割掩码、深度映射、强度图像和掩码图像，研究使用堆叠卷积层将它们投射到与噪声潜在 x_t 具有相同空间大小的均维嵌入中。
扩散模型的工作原理是通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，然后通过逆转这个加噪过程来学习恢复数据。训练后可以使用扩散模型来生成数据，只需通过学习到的去噪过程来传递随机采样的噪声。...扩散模型是一种潜变量模型，逐渐向数据添加噪声，以获得近似的后验 图像渐进地转化为纯高斯噪声。训练扩散模型的目标是学习逆过程，即训练pθ(xt-1|xt)。...本就无序的非结构化部分，信息熵很高，添加少量高斯噪音，甚至不用添加高斯噪音，已然很无序。 在此视角下，学习到的内容其实是原来结构化信息（如图像）的“底片”。...学习过程中的概率分布作为潜变量参数化，训练获取其近似分布，用KL散度计算概率分布之间的距离[3]。...在t方向上增加这些x-t和y-t切片的分辨率与增加视频的时间分辨率是一样的。因此，空间x-y视频帧提供了如何在同一视频中增加x-t和y-t切片的时间分辨率的示例。
来源：AI公园本文约4500字，建议阅读10分钟本文中，我们将研究扩散模型的理论基础，然后演示如何在PyTorch中使用扩散模型生成图像。 扩散模型的迅速崛起是机器学习在过去几年中最大的发展之一。...仅在21世纪20年代发表的几篇开创性论文就向世界展示了扩散模型的能力，比如在图像合成方面击败GANs。以及DALL-E 2，OpenAI的图像生成模型的发布。...在本文中，我们将研究扩散模型的理论基础，然后演示如何在PyTorch中使用扩散模型生成图像。 介绍 扩散模型是生成模型，这意味着它们用于生成与训练数据相似的数据。...从根本上讲，扩散模型的工作原理是通过连续添加高斯噪声破坏训练数据，然后通过学习反转这个噪声过程来恢复数据。训练后，我们可以使用扩散模型通过简单地通过学习的去噪过程传递随机采样的噪声来生成数据。...扩散模型可以用来从噪声中生成图像 更具体地说，扩散模型是一种潜变量模型，它使用固定的马尔可夫链映射到潜在空间。该链逐步向数据中添加噪声，以获得近似后验值，其中为与x0具有相同维数的潜变量。
陶建华老师在报告中主要介绍了深度神经网络在语音识别、语音合成、语音增强等方面的发展与应用现状。本文根据陶建华老师当日报告内容整理发布，对相关领域的研究工作具有长期价值。...语音的时序状态的波形可以转化为频谱，语音和语谱图可以一一对应，即能从图像上“看懂”语音。尽管每个人之间说话具有差异性，有不同的口音，但从语谱图上能够反映相似性，所以引入CNN成为可行的方式。 ?...该方法实现难度较大，需要过硬的软件和硬件资源，通常大企业才有实力开发，是现在工业界如谷歌、微软、阿里、百度等的主流训练方法。 ? 三、基于深度神经网络的语音合成 3.1 语音合成简介 ?...该方法优点是合成声音圆润，缺点是受限于声码器、HMM建模不准确，最重要的是生成参数不够平滑，不具有表现力，合成声音发闷。...语音合成需要对文本做很多处理，如分析短语边界、词性、拼音等，通常使用贝叶斯决策、条件随机场、最大熵等方法，这些都可以用深度神经网络代替。
策略学习更多地受到数据集的质量和覆盖范围的限制。受计算机视觉中数据增强的启发，一些工作实现了类似技术以缓解数据稀缺问题。RAD使用图像增强技术，如随机裁剪或旋转，提高基于视觉的RL的学习效率。...扩散模型在图像和视频合成等领域表现显著，更适合用于增强具有复杂交互的高维数据集。...这种转移可以解释为根据方差调度β_1:T向数据添加高斯噪声： xt=√αtxt−1+√1−αtϵt 从标准高斯噪声中采样xT，并逐步去噪，直到获得x0。然而，噪声变量ε仍然是未知的。...条件和无条件模型使用相同的网络参数集进行训练，在训练期间以预先指定的概率随机设置c=∅。扩散模型和得分函数是等价的，这表明∇xt log p(xt ) ∝ ϵ(xt , t)。...采样目标也是轨迹，真实数据和合成数据都用于下游策略改进。为了更好的可视化，我们省略了(c)中N去噪迭代的箭头，只显示了随机采样的噪声生成的合成数据。
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