应用奥恩斯坦 - 乌伦贝克过程理解去噪扩散概率模型及其噪声计划
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。研究论文简述：本文表明，在观测到非均匀采样离散时间时，非均匀离散时间马尔可夫过程中的去噪扩散概率模型（DDPM）可以通过具有时间均匀性的连续时间马尔可夫过程来表示。我们使用其解析解建立了 DDPM 与已知的研究广泛的 Ornstein-Ohlenbeck（OU）过程之间的形式上的等价关系。我们进一步证明了非均匀 DDPM 中的噪声调度器设计问题等价于 OU...
研究发现，非均匀离散时间马尔可夫过程中的去噪扩散概率模型（DDPM）可以用具有时间均匀性的连续时间马尔可夫过程表示。通过解析解，建立了DDPM与已知的Ornstein-Ohlenbeck（OU）过程的等价关系。进一步证明了非均匀DDPM中的噪声调度器设计问题等价于OU过程的观测时间设计问题。提出了几种启发式的观测时间设计，并将其与DDPM的特殊噪声调度相连接。展示了费舍尔信息驱动的调度与余弦调度完全一致。
