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title: 【生成Deap Learning 第2版】8.1~8.2.5
tags:  #拡散モデル  
author: [京都大学人工知能研究会KaiRA](https://convert.docswell.com/user/kyoto-kaira)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 【生成Deap Learning 第2版】8.1~8.2.5 by 京都大学人工知能研究会KaiRA
published: May 29, 25
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第8章
拡散モデル 前半
工学部B3
野村
0


# Page. 2

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アジェンダ
◼ 順方向のノイズ付加
◼ 逆方向のノイズ付加
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拡散モデルの概要
1. 元画像からstepごとにノイズ付加
2. ノイズ画像からNNを用いて画像からノイズ除去
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順方向ノイズ付加
画像を正規化(平均0,分散1)して、ステップごとにノイズ画像(標準正規分布)に近づけていく！
1. 𝑥0 を正規化
2. 𝑥𝑡 より𝑥𝑡+1 を取得:
以下の確率変数の性質より常に平均0,分散1
画像を特徴量ベクトルとみなした時のノイズ付加q(確率変数;平均;分散):
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順方向ノイズ付加
1stepごとではなく、直接 𝑡 step先のノイズ付加を出力したい！
ノイズ付加の式を再帰的に適用して𝑡回適用
𝛼𝑡 = ෑ(1 − 𝛽𝑖 )
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スケジューリング
前ステップとノイズの加算に関する𝛽𝑡 , 𝛼𝑡 = ς(1 − 𝛽𝑖 )について、
線形拡散スケジューリング、コサイン拡散スケジューリング、オフセット付き拡散スケジューリング
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スケジューリング
各方式での元画像とノイズの比率
-&gt;元画像𝑥0 からダイレクトに 𝑡 stepに直に生成
ノイズ
元画像
𝛼𝑡 = ෑ(1 − 𝛽𝑖 )
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逆方向の拡散過程
ステップ数を与えて、そのノイズを予想するモデル(Unet)を実装、訓練
Noise signal 比率
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指数平滑移動平均(EMA)
Modelは通常のネットワーク重みとEMA Modelの2つを有している
𝜃𝐸𝑀𝐴,𝑡 = 𝛽 𝜃𝐸𝑀𝐴,𝑡−1 + 1 − 𝛽 𝜃𝑡
• 𝜃𝑡 : 通常のネットワークの重み
• 𝜃𝐸𝑀𝐴,𝑡 :EMAモデルの重み
• 𝛽 : 平滑化係数(1に近い値)
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# Page. 10

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notebook
colab
(前半の関連部分のみ抜き出し)
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