Sure! I'll break down the explanation of diffusion models into different aspects and provide examples for each.

What are diffusion models: Diffusion models are a type of generative models that use a process of adding and removing noise to generate images. They are trained on a large dataset of images and learn to create new images that are similar to the training images. The process of adding noise to an image is called "diffusing" the image, and the process of removing noise from an image is called "undiffusing" the image.

Adding noise: During training, the model adds noise to the training inputs (images). This noise can be in the form of random pixel values, random transformations, or a combination of both. The purpose of adding noise is to force the model to learn a mapping from the noisy inputs to the original, clean inputs. By doing this, the model learns to recognize the underlying structure of the images and create new images that are similar to the training images.

Example: Let's say we have a training input image of a cat. To diffuse this image, the model might add random pixel values to the image, causing it to look blurry or distorted. During training, the model will learn to undiffuse this image and generate a clean image of a cat that is similar to the training input.

Removing noise: During inference, the model removes the noise from the input to generate a new image. The process of removing noise is essentially the reverse of the process of adding noise during training. By removing noise from the input, the model generates an image that is similar to the training inputs and captures the underlying structure of the images.
Example: Let's say we have a noisy input image, and we want to use the model to generate a clean image. The model will use the information it learned during training to remove the noise from the input
แน่นอน! ฉันจะแจกแจงคำอธิบายของแบบจำลองการแพร่กระจายออกเป็นแง่มุมต่างๆ และยกตัวอย่างสำหรับแต่ละประเด็น แบบจำลองการแพร่กระจายคืออะไร: แบบจำลองการแพร่กระจายเป็นแบบจำลองกำเนิดประเภทหนึ่งที่ใช้กระบวนการเพิ่มและกำจัดสัญญาณรบกวนเพื่อสร้างภาพ พวกเขาได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลรูปภาพขนาดใหญ่ และเรียนรู้การสร้างรูปภาพใหม่ที่คล้ายกับรูปภาพการฝึก กระบวนการเพิ่มจุดรบกวนให้กับภาพเรียกว่า "การกระจาย" ภาพ และกระบวนการกำจัดจุดรบกวนออกจากภาพเรียกว่า "ไม่กระจาย" ภาพ การเพิ่มสัญญาณรบกวน: ในระหว่างการฝึก โมเดลจะเพิ่มสัญญาณรบกวนให้กับอินพุตการฝึก (รูปภาพ) สัญญาณรบกวนนี้อาจอยู่ในรูปแบบของค่าพิกเซลแบบสุ่ม การแปลงแบบสุ่ม หรือทั้งสองอย่างรวมกัน จุดประสงค์ของการเพิ่มสัญญาณรบกวนคือการบังคับให้โมเดลเรียนรู้การแมปจากอินพุตที่มีสัญญาณรบกวนไปยังอินพุตดั้งเดิมที่สะอาด ด้วยการทำเช่นนี้ แบบจำลองจะเรียนรู้ที่จะจดจำโครงสร้างพื้นฐานของรูปภาพ และสร้างรูปภาพใหม่ที่คล้ายกับรูปภาพการฝึก ตัวอย่าง: สมมติว่าเรามีรูปภาพอินพุตการฝึกของแมว ในการกระจายภาพนี้ โมเดลอาจเพิ่มค่าพิกเซลแบบสุ่มให้กับภาพ ส่งผลให้ภาพดูพร่ามัวหรือบิดเบี้ยว ในระหว่างการฝึก โมเดลจะเรียนรู้ที่จะไม่กระจายภาพนี้ และสร้างภาพที่สะอาดตาของแมวที่คล้ายกับข้อมูลการฝึก การกำจัดสัญญาณรบกวน: ในระหว่างการอนุมาน แบบจำลองจะลบสัญญาณรบกวนออกจากอินพุตเพื่อสร้างภาพใหม่ กระบวนการกำจัดเสียงรบกวนเป็นสิ่งที่ตรงกันข้ามกับกระบวนการเพิ่มเสียงรบกวนระหว่างการฝึก แบบจำลองจะสร้างภาพที่คล้ายกับอินพุตการฝึกและจับโครงสร้างพื้นฐานของรูปภาพโดยการกำจัดสัญญาณรบกวนออกจากอินพุต ตัวอย่าง: สมมติว่าเรามีภาพที่นำเข้าที่มีสัญญาณรบกวน และเราต้องการใช้แบบจำลองเพื่อสร้างภาพที่สะอาดตา โมเดลจะใช้ข้อมูลที่เรียนรู้ระหว่างการฝึกเพื่อขจัดเสียงรบกวนออกจากอินพุต
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence