可以看看这个流程,能有比较直观的理解。
起始,signal可以认为是一个全0的平坦图像,幅度也为0,相当于模型的输入只有noise。
经过模型输出后,频率成分会增加;同时,signal的幅度会增大,变为 [公式] ,噪声的幅度会减小,变为 [公式] 。
随着步数增多,signal的频率成分会越来越多,有更多的细节信息;同时,信噪比也会越来越大,直至为1。
绝大多数扩散模型的***样方法都可以表示成上…。
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