Loading...
机构名称:
¥ 2.0

我们将从真实图像分布 q ( · ) 中 (近似) 采样的任务视为一系列去噪问题。更准确地说,给定一个样本 x 0 ∼ q ( · ) ,扩散过程逐步添加噪声以生成样本 x 1 , ..., x T 进行 T 步,其中 x t +1 = a t x t + b t ε t ,并且 ε t 从高斯分布 2 中采样。请注意,因此,当 T →∞ 时,样本 x T 开始遵循标准正态分布 N (0 , I )。现在,如果我们逆转此过程,并且能够在给定 x t +1 的情况下对 x t 进行采样,即对 x t +1 进行去噪,我们最终可以从 q ( · ) 生成新样本。这只需从 x T ∼N (0 , I ) 开始(这对应于 T 足够大),然后对这些样本进行 T 步迭代去噪,即可生成新图像 ˜ x ∼ q ( · )。

提高恶意 AI 图像编辑的成本

提高恶意 AI 图像编辑的成本PDF文件第1页

提高恶意 AI 图像编辑的成本PDF文件第2页

提高恶意 AI 图像编辑的成本PDF文件第3页

提高恶意 AI 图像编辑的成本PDF文件第4页

提高恶意 AI 图像编辑的成本PDF文件第5页