首先，自编码器（AE）通过提取数据的关键特征来重建原始数据，但无法生成新数据。为了解决这个问题，出现了变分自编码器（VAE），假设Latent Attributes（特征）遵循正态分布。VAE训练时需同时优化数据重建和Latent分布的匹配，其结构包括编码器、解码器和KL散度约束。通过数学推导，VAE的代码实现相对简单，但...
AIGC 基础，从VAE到DDPM 原理、代码详解
在AI生成内容的领域，AIGC（人工智能生成内容）如DALLE-2和Stable Diffusion凭借其逼真的图像和创新的艺术性吸引了广泛关注。这些模型背后的关键技术是Diffusion Model，要深入学习这个方向，理解从基础的AE（自编码器）到高级的DDPM（denoising diffusion probabilistic model）的演变路径是至关重要的。本文将逐步解析这些模型的原理、数学推导和代码实现。
首先，自编码器（AE）通过提取数据的关键特征来重建原始数据，但无法生成新数据。为了解决这个问题，出现了变分自编码器（VAE），假设Latent Attributes（特征）遵循正态分布。VAE训练时需同时优化数据重建和Latent分布的匹配，其结构包括编码器、解码器和KL散度约束。通过数学推导，VAE的代码实现相对简单，但可能受限于数据分布的假设。
为了引入条件控制，CVAE（条件变分自编码器）引入了额外的控制条件，使得模型能生成特定条件下的数据。接下来，DDPM的灵感来源于物理中的扩散过程，通过前向加噪和反向去噪两个阶段，DDPM克服了VAE的假设限制，生成的图像更具细节。DDPM的训练和生成过程涉及复杂的数学公式，但代码实现相对直观，通常使用像U-Net这样的结构。
最后，Conditional Diffusion Model允许通过条件控制生成，如Classifier-guidance和Classifier-free两种方式。Classifier-free方法只需在编码阶段加入条件，简化了代码。通过以上模型的深入学习，可以更好地理解和掌握Diffusion Model在AIGC中的应用。
参考文献详细列举了进一步研究和实践的资源，供读者深入学习。2024-08-11
