Classifier-Free Guidance is a Predictor-Corrector
我们研究了无分类器指导（CFG）的理论基础。 CFG是文本对图像扩散模型的条件采样的主要方法，但与扩散的其他方面不同，它仍然保持在摇摇欲坠的理论基础上。在本文中，我们通过证明CFG与DDPM（Ho等，2020）和DDIM（Song等，2021）的相互作用来反驳共同的误解，并且CFG都不会产生gamma驱动的分布P（x | c）^γp（x）^γp（x）^{1- = {1-γ}。然后，我们通过证明它是一种预测器 - 矫正器方法来阐明CFG的行为（Song等，2020）…
Classifier-Free Guidance Is a Predictor-Corrector
我们研究了无分类器指导 (CFG) 的不合理有效性。CFG 是文本到图像扩散模型的条件采样的主要方法，但与扩散的其他方面不同，它的理论基础仍然不稳定。在本文中，我们通过展示 CFG 与 DDPM 和 DDIM 的交互方式不同，并且 CFG 的采样器都不会生成伽马驱动分布，从而反驳了常见的误解。然后，我们通过展示它是一种在去噪和锐化之间交替的预测校正 (PC) 方法来阐明 CFG 的行为，我们称之为……
Diffusion Model from Scratch in Pytorch
去噪扩散概率模型 (DDPM) 的实现 MNIST 上的 DDPM 示例 — 作者提供的图片简介一般来说，扩散模型是一种生成式深度学习模型，它从学习到的去噪过程中创建数据。扩散模型有很多种，最流行的通常是文本条件模型，它可以根据提示生成特定的图像。一些扩散模型 (Control-Net) 甚至可以将图像与某些艺术风格融合在一起。下面是一个例子：作者使用经过微调的 MonsterLabs 的 QR Monster V2 提供的图片如果您不知道这幅图像有什么特别之处，请尝试远离屏幕或眯起眼睛来查看图像中隐藏的秘密。扩散模型有许多不同的应用和类型，但在本教程中，我们将构建基础的无条件扩散模型 DDP
CERES team presentations at the DDP conference in El Paso, TX, July 2024
在这篇文章中，我们将提供所有三个演示文稿的幻灯片和视频链接（由 DDP 提供）。本次会议（以及许多早期会议）的其他演示文稿的视频可以在 DDPmeetings YouTube 频道上找到。
今年秋天的亮点，国防威胁降低局 (DTRA) 建设伙伴关系能力团队为泰国完成了为期三周的密集培训。他们成功转移并提供了新型化学、生物、放射和核（CBRN）探测和响应设备的培训，随后进行了深入的反大规模杀伤性武器（CWMD）作战课程，以及美国国防威胁评估局（DTRA）和泰国DDPM进行正式移交仪式。
2022年12月9日，国防威胁减少局（DTRA）与泰王国防灾减灾部（DDPM）举行“化学、生物、放射性和核（CBRN）检测培训正式交接仪式”和设备”。
