21: DDIM
在本课程中，Jeremy、Johno 和 Tanishq 讨论了他们在使用 Fashion-MNIST 数据集和 CIFAR-10 数据集（这两个数据集是流行的图像分类和生成模型数据集）进行的实验。他们介绍了 Weights and Biases (W&B)，这是一个实验跟踪和日志记录工具，可以帮助管理和可视化实验的进展。课程介绍了 Fréchet Inception Distance (FID) 指标来衡量生成图像的质量，Jeremy 演示了如何使用自定义的 Fashion-MNIST 模型计算 FID。课程还涵盖了用于比较图像分布的 Fréchet Inception Distance (FID) 和 Kernel Inception Distance (KID) 指标。
Jeremy 探索了在不牺牲质量的情况下加快模型速度的方法。Denoising Diffusion Implicit Model (DDIM) 被介绍为 DDPM 更快的替代方案，Jeremy 演示了如何从零开始构建一个自定义的 DDIM。课程最后讨论了 DDPM 和 DDIM 之间的区别，以及使用 DDIM 进行快速采样的好处。
讨论的概念
- 用于实验跟踪的 Weights and Biases (W&B)
- Fréchet Inception Distance (FID) 指标
- Kernel Inception Distance (KID) 指标
- 去噪扩散隐式模型 (DDIM)