真实图片作为模型训练和测试的基础数据。这些图片可以是各种类型的图像,如:风景、人物、动物、艺术品等,他们代表了模型需要学习和生成的图像类型。 正向扩散过程 接下来就是对每张真实图片进行“数据扩散处理”,也就是逐渐添加高斯噪声。我们通过一些列连续的时间步(=,,….),在每个时间步上向上一步得到的图片添加不同强度的高斯噪声。随着的增加,噪声强度逐渐增大,图像的细节逐渐被噪声掩盖,知道最终在时间步时,图像几乎完全被随机噪声覆盖,但仍保留了极其微弱的真实图像痕迹。 时间步具体多少怎么确定? 这个数值一般是 一个迭代实验过程得出的,且可能因模型类型、应用场景、可用计算资源等因素有所不同。实践中模型可能会使用如:步、步、步等。具体数值会在相关论文、开源代码或实践经验分享中明确给出,实际应用中,我们可以参考这些值 哥斯达黎加电报号码数据 在结合自身需求进行适当的调整。 逆向扩散过程 | 学习阶段 在训练过程中,给定一张带有噪声的图像,输入到网络,会生成一个预测噪声图(这块看不太懂可以看下面的介绍),然后用原始噪声图减去预测噪声图,得出减噪后的图像,然后 将减噪后 的图像在输入到网络,继续做相同的步骤,使其逐步逼近原始图像数据。 端产品经理的能力模型与学习提升…