结合贝叶斯推断的去噪生成模型？详解BFN在连续型数据场景下的实现— Bayesian Flow Networks（二）

↑ 点击蓝字 关注极市平台作者丨CW不要無聊的風格编辑丨极市平台极市导读 本文在介绍数学上的具体实现之余，也展示了对应的伪代码实现，包括：网络的输出与预测、离散时间和连续时间情况下的 loss 计算以及采样生成的过程。最后，基于自己的理解谈了谈 BFN 与 diffusion models 的联系，揭示了它在作者的实现方式下，其实也走上了去噪生成的道路。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿前言在本系列的上一篇文章中，CW 向大家介绍了 BFN 的背景、动机 及其 优势，并对其数学框架进行了解析，相信大家对 BFN 已经有了一定程度的认识。BTNs是怎么玩转生成即压缩的？详解结合贝叶斯统计和深度学习的生成模型 — Bayesian Flow Networks（一）这篇文章是本系列的第二篇，主要讲述 BFN 在连续(continuous)数据场景下的具体实现，内容结构与上一 ………………………………