ISP PIPLINE 概述

### 扩散模型管道概述 扩散模型作为一种强大的生成模型，在机器学习领域得到了广泛应用。这类模型主要依赖于两个核心过程：前向扩散过程和反向生成过程。 #### 前向扩散过程 在前向过程中，原始数据逐渐被高斯噪声污染直至变得不可辨认。这一阶段可以视为将复杂的数据分布逐步转换成简单的高斯分布的过程[^1]。具体来说： - 初始状态是从真实数据集采样的样本。 - 随着时间步数增加，每一步都会加入一定量的随机噪声。 - 终止条件通常是当加噪程度达到预设阈值时停止操作。 此过程可以用一系列马尔可夫链来表示，其中每个时刻的状态仅取决于上一时刻的状态以及当前添加的噪声水平[^3]。 ```python import numpy as np def forward_diffusion(x_0, T=1000): beta_t = np.linspace(0.0001, 0.02, T) # Noise schedule x_t = x_0.copy() for t in range(T): noise = np.random.normal(size=x_0.shape) sqrt_alpha_hat_t = np.sqrt(1 - sum(beta_t[:t])) x_t = sqrt_alpha_hat_t * x_t + np.sqrt(1 - sqrt_alpha_hat_t ** 2) * noise return x_t ``` #### 反向生成过程 相比之下，反向过程旨在从未知（通常为标准正态分布）恢复出接近真实的样本。这是通过训练神经网络预测给定含噪输入下的去噪方向实现的。该网络接受带有所谓“时间戳”的含噪图像作为输入，并尝试估计对应的纯净信号[^4]。 ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2DTranspose def build_reverse_model(input_shape=(28, 28, 1), output_channels=1): model = Sequential([ Conv2DTranspose(filters=64, kernel_size=3, strides=2, padding='same', activation='relu', input_shape=input_shape), Conv2DTranspose(filters=output_channels, kernel_size=3, strides=1, padding='same'), ]) return model ``` #### 参数共享机制 对于涉及多种模态的任务，如文本到图像合成或多感官融合场景下，采用参数共享策略能够有效降低计算成本并提高泛化能力。例如，在构建多功能扩散模型(Versatile Diffusion)时，默认配置采用了四流架构；然而，得益于内部组件间的广泛重用，实际所需资源远低于独立部署多个单一功能模块的情况。