扩散模型 公式理解

1.扩散过程优化公式

图摘选自李宏毅老师课程PPT

推导过程:本过程的推导需要使用分布合并和重参数化

分布合并-对于独立的两个正态分布X\sim N(\mu_{1},\sigma_{1}^{2} )Y\sim N(\mu_{2},\sigma_{2}^{2} ),那么有Z=X+Y\sim N(\mu_1 + \mu_2, \sigma_{1}^{2}+\sigma_{2}^{2})

重参数化:若需要采样一个\alpha \sim N(\mu,\sigma^2 ),则可以通过采样一个\epsilon \sim N(0,1),进行逆标准化过程,即\alpha = \mu + \sigma * \epsilon

现在我们反过来看上述公式的采样合并过程,分别看两个分布的形式:

\sqrt{1-\beta_2}\sqrt{\beta_1} * \epsilon \sim N(0 * \sqrt{1-\beta_2}\sqrt{\beta_1}, 1 * (\sqrt{1-\beta_2}\sqrt{\beta_1})^2)=N(0,\beta_1-\beta_1*\beta_2)

\sqrt{\beta_2} * \epsilon \sim N(0 * \sqrt{\beta_2}, 1 * (\sqrt{\beta_2})^2)=N(0,\beta_2)

由于两个分布是独立的,此时可以将两个分布合并为:

N(0,\beta_1-\beta_1*\beta_2+\beta_2)

再利用重参数化,可得到:

\sqrt{\beta_1-\beta_1*\beta_2+\beta_2} * \epsilon \sim N(0,\beta_1-\beta_1*\beta_2+\beta_2)

而实际上:

\sqrt{\beta_1-\beta_1*\beta_2+\beta_2} = \sqrt{1-(1-\beta_1)(1-\beta_2)}

最终得证上式。

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