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Correspondência de score, agendamentos de ruído, amostragem DDIM e problemas inversos DDRM para modelos generativos de difusão.
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Como adicionar
/plugin marketplace add Pavel-Kravchenko/Bioinformatics
O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.
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Diffusion Generative Models
Key Concepts
- Forward (q): adds noise deterministically. Reverse (p_θ): denoises via learned network
- ᾱₜ vs αₜ: αₜ = 1 − βₜ (single-step). ᾱₜ = ∏αₜ (cumulative). Forward closed form uses ᾱₜ
- Cosine schedule (Nichol & Dhariwal 2021): s=0.008 offset prevents ᾱ changing too fast near t=0
- DDIM η: η=0 → deterministic ODE sampler; η=1 → stochastic DDPM sampler
Score Matching
Learn the score ∇_x log p(x) instead of p(x) directly. Denoisin
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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