Esperimento playground
Aggiungi rumore a un'immagine generata, poi torna indietro con un processo di denoising semplificato. È un'intuizione canvas per i diffusion model generativi, non un modello addestrato.
Schedule del rumore
Lo slider del timestep controlla quanto rumore è stato aggiunto. Avvia il processo inverso per vedere l'immagine rumorosa tornare verso un campione strutturato.
Target pulito
Timestep rumoroso
Stima denoised
Sampler con modello
Dopo l'export ONNX dal notebook, questo pannello genera dal rumore puro direttamente nel browser con passi in stile DDIM.
Rumore corrente
Pulito predetto
Campione finale
Il processo forward mescola gradualmente un campione pulito con rumore casuale. A timestep alti l'immagine conserva meno struttura visibile: per questo i diffusion model reali imparano molti piccoli passi di denoising.
Il pannello inverso è un'approssimazione deterministica in canvas. Usa il campione pulito nascosto come guida per rendere l'interazione leggibile; un modello reale imparerebbe quella guida dai dati.