Denoising Diffusion Probabilistic Models in Six Simple Steps

Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）是一种非常流行的深度生成模型，已成功应用于各种问题，包括图像和视频生成、蛋白质和材料合成、天气预测和偏微分方程的神经替代模型。尽管它们无处不在，但很难找到一个简单、全面、干净、清晰的DDPM介绍。研究论文中必要的简洁解释不能阐明DDPM的所有不同设计步骤，而且所呈现的步骤的基本原理通常被省略以节省空间。此外，这些论述通常从变分下限的角度呈现，这是不必要的，甚至可能有害，因为它使方法的工作原理变得模糊，并暗示了在实践中表现不佳的概括。另一方面，采用连续时间极限的观点是美丽而普遍的，但它们具有很高的进入门槛，因为它们需要随机微分方程和概率流的背景知识。在这个笔记中，我们将DDPM的公式简化为六个简单的步骤，每个步骤都有明确的基本原理。我们假设读者熟悉机器学习的基本主题，包括基本的概率建模、高斯分布、最大似然估计和深度学习。

本论文旨在提供一个简单、全面、干净、清晰的介绍DDPMs，解释DDPMs的设计步骤和理论基础。

本论文将DDPM的设计步骤简化为六个简单的步骤，每个步骤都有明确的理论基础。相比较于其他文献，本论文从更清晰的角度解释了DDPMs的设计思路。

本论文给出了DDPMs的六个简单步骤，并提供了明确的理论解释。实验结果表明，DDPMs在图像生成、蛋白质和材料合成、天气预测等领域都有很好的应用前景。

近期相关研究包括：《Variational Diffusion Models》、《Continuous-Time Flows for Deep Generative Models》等。