もし生物情報科学専攻の大学院生が "StableDiffusion" を理解しようとしたら 7 ~DDPM~ - 何だって、したしむ

前回 cake-by-the-river.hatenablog.jp 今回は、拡散モデルの最も重要な論文である Denoising Diffusion Probablistic Models （DDPM）を解説します。 arxiv.org 前回の潜在変数モデルとしての側面（AutoEncoder）も持ちつつ、スコアベースモデルによる画像生成であるNCSNと数学的に等価で、より学習の効率が良いアルゴリズムであるDDPMは、Stable Diffusion（Latent Diffusion Model）の中枢を担っているため、ここが理解できればStable Diffusionをはじめとした拡散モデルの概略を抑えることが出来ると言えます。今回も、最近発売された拡散モデルの本も参考にしています。なお、今回は数式が（大量にあった前回をさらに超えるほど）沢山出ますが、出来るだけ"お気持ち"を重視して解

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"拡散モデル: 分布間の変遷を考えることは、非平衡統計力学と呼ばれる分野でよく研究され / ペットボトルのお茶をシャバシャバと振った後、机の上に静止させておいた時のお茶の状態の変化" '23