DDIM менен DDPM кандай айырмаланат?

DDPM (Денойзинг Диффузиялы Профабилистик Моделдер) жана DDIM (Денойзинг Диффузиялы Имплицит Моделдер) диффузия процесстерине негизделген генеративдүү моделдөө ыкмалары болуп саналат, бирок алар sampling ыкмасы жана натыйжалуулугу боюнча айырмаланат.

DDPM — классикалык диффузия процесси, ал шуу менен булганган абалдан маалыматтарды калыбына келтирүүнү үйрөнөт, стохастикалык тескерисинче процессти колдонуу менен. Sampling көп кадамдарда, шуу кошуу жана алып салуу аркылуу жүргүзүлөт жана көп кайталанууну талап кылат.

DDIM — DDPMдин өзгөртүлгөн версиясы, ал deterministic тескерисинче процессти колдонуп, sampling кадамдарынын санын маанилүү кыскартууга жана сапатты жоготпостон ишке ашырууга мүмкүндүк берет. DDIM стохастикалык процессти түздөн-түз процесске алмаштырып, аны тездетет жана көзөмөлдөөгө жеңилдетет.

Негизги айырмачылыктар:

• DDIM аз кадамдарда генерациялоого мүмкүндүк берет (жылдамдатылган sampling).
• DDIM deterministic процессти колдонуп, генерация жолун көзөмөлдөөгө мүмкүндүк берет.
• DDPM стохастикалык, көбүрөөк түрдүү үлгүлөрдү сунуштайт, бирок жайыраак.

Ошентип, DDIM — DDPMдин өркүндөтүлгөн версиясы болуп, диффузия моделдеринде генерация процесси тездетүү жана көзөмөлдөө үчүн иштелип чыккан.