Contents

• 理解 DDPM 的三种视角
• • DDPM = 拆楼 + 建楼
  • DDPM = 自回归式 VAE
  • DDPM = 贝叶斯 + 去噪
• DDPM 实践经验
• DDPM 综合评价
• • 优点
  • 缺点
• References

理解 DDPM 的三种视角

DDPM = 拆楼 + 建楼

• blog: DDPM = 拆楼 + 建楼

DDPM = 自回归式 VAE

• blog: DDPM = 自回归式 VAE

DDPM = 贝叶斯 + 去噪

• blog: DDPM = 贝叶斯 + 去噪

DDPM 实践经验

• (1) 损失函数不能用 MSE，而必须用欧氏距离，两者的差别是 MSE 在欧氏距离基础上除以图片的宽 ××× 高 ××× 通道数，这会导致损失值过小，部分参数的梯度可能会被忽略为0，从而导致训练过程先收敛后发散
• (2) 归一化方式可以用 Instance Norm、Layer Norm、Group Norm 等，但不要用 Batch Norm，因为 Batch Norm 存在训练和推理不一致的问题，可能出现训练效果特别好，预测效果特别差的问题
• (3) 网络结构没有必要照搬原论文，原论文是为了刷 SOTA 发论文，照搬的话肯定是又大又慢的，只需要按照 U-Net 的思路设计自编码器 (e.g. 特征拼接改为相加、去掉了Attention…)，就基本上可以训练出个大概效果了，因为就相当于是个纯粹的回归问题，还是很好训练的
• (4) 关于参数 ttt 的传入，原论文用了 Sinusoidal 位置编码，直接换为可训练的 Embedding，效果也差不多

DDPM 综合评价

优点

• 容易训练，并且生成的图片也清晰。这个容易训练是相对 GAN 而言的，GAN 是一个 min-max 过程，训练中的不确定性很大，容易崩溃，而 DDPM 就纯粹是一个回归的损失函数，只需要纯粹的最小化，因此训练过程非常平稳

缺点

• 首先最突出的就是采样速度太慢，需要执行模型 TTT 步 (原论文 T=1000T=1000T=1000 才能完成采样)
• 其次，在 GAN 中，从随机噪声到生成样本的训练是一个确定性的变换，随机噪声是生成结果的一个解耦的隐变量，我们可以进行插值生成，或者对之编辑以实现控制生成等，但是 DDPM 中生成过程是一个完全随机的过程，两者没有确定性的关系，这种编辑生成就不存在了。DDPM 原论文虽然也演示了插值生成效果，但那只是在原始图片上进行插值的，然后通过噪声来模糊图片，让模型重新 “脑补” 出新的图片，这种插值很难做到语义上的融合

References

• 苏剑林. (Jun. 13, 2022). 《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/9119
• 苏剑林. (Jul. 06, 2022). 《生成扩散模型漫谈（二）：DDPM = 自回归式 VAE 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/9152
• 苏剑林. (Jul. 19, 2022). 《生成扩散模型漫谈（三）：DDPM = 贝叶斯 + 去噪 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/9164
• DDPM: Ho, Jonathan, Ajay Jain, and Pieter Abbeel. “Denoising diffusion probabilistic models.” Advances in Neural Information Processing Systems 33 (2020): 6840-6851.
• OpenAI, DALL·E 2: Ramesh, Aditya, et al. “Hierarchical text-conditional image generation with clip latents.” arXiv preprint arXiv:2204.06125 (2022).
• Google, Imagen: Saharia, Chitwan, et al. “Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding.” arXiv preprint arXiv:2205.11487 (2022).