DDPM优化目标公式推导

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的优化目标推导基于变分下界（Variational Lower Bound, VLB） 或 证据下界（Evidence Lower Bound, ELBO）。以下是详细推导过程：

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1. 问题定义

• 目标：学习一个模型 $p_{\theta }({\mathbf{x}}_0)$ 逼近真实数据分布 $q({\mathbf{x}}_0)$。
• 前向过程（扩散过程）：
  固定方差序列 ${\beta }_1,\dots ,{\beta }_T$，定义马尔可夫链：
  $$q({\mathbf{x}}_{1:T}|{\mathbf{x}}_0)=\prod _{t=1}^{T}q({\mathbf{x}}_t|{\mathbf{x}}_{t-1}),q({\mathbf{x}}_t|{\mathbf{x}}_{t-1})=\mathcal{N}({\mathbf{x}}_t;\sqrt{1-{\beta }_t}{\mathbf{x}}_{t-1},{\beta }_t\mathbf{I})$$
• 反向过程（生成过程）：
  学习参数化的马尔可夫链：
  $$p_{\theta }({\mathbf{x}}_{0:T})=p({\mathbf{x}}_T)\prod _{t=1}^T{p}_{\theta }({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t),p_{\theta }({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t)=\mathcal{N}({\mathbf{x}}_{t-1};{\mathbf{\mu }}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t),{\mathbf{\Sigma }}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t))$$

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2. 优化目标：最大化对数似然

目标是最大化 $\log p_{\theta }({\mathbf{x}}_0)$，但直接计算困难，转而最大化其变分下界：
$$\log p_{\theta }({\mathbf{x}}_0)\ge {\mathbb{E}}_{q({\mathbf{x}}_{1:T}|{\mathbf{x}}_0)}\left[\log \frac{p_{\theta }({\mathbf{x}}_{0:T})}{q({\mathbf{x}}_{1:T}|{\mathbf{x}}_0)}\right]\triangleq \text{VLB}$$

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3. 变分下界的分解

将 VLB 展开并分解：
$$\begin{array}{rl}\text{VLB}& ={\mathbb{E}}_{q({\mathbf{x}}_{1:T}|{\mathbf{x}}_0)}\left[\log \frac{p_{\theta }({\mathbf{x}}_{0:T})}{q({\mathbf{x}}_{1:T}|{\mathbf{x}}_0)}\right]\\ & ={\mathbb{E}}_q\left[\log \frac{p_{\theta }({\mathbf{x}}_{0:T})}{q({\mathbf{x}}_{1:T}|{\mathbf{x}}_0)}\right]\\ & ={\mathbb{E}}_q\left[\log p_{\theta }({\mathbf{x}}_T)+\sum _{t=1}^T\log \frac{p_{\theta }({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t)}{q({\mathbf{x}}_t|{\mathbf{x}}_{t-1})}\right]\end{array}$$
利用马尔可夫性质，改写为：
$$\text{VLB}={\mathbb{E}}_q\left[\log p_{\theta }({\mathbf{x}}_0|{\mathbf{x}}_1)+\sum _{t=2}^T\log \frac{p_{\theta }({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t)}{q({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t,{\mathbf{x}}_0)}-\sum _{t=1}^T\log \frac{q({\mathbf{x}}_t|{\mathbf{x}}_{t-1})}{q({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_0)}\right]+C$$
最终简化为：
$$\boxed{\text{VLB}={\mathbb{E}}_q\left[\log p_{\theta }({\mathbf{x}}_0|{\mathbf{x}}_1)\right]-\sum _{t=2}^T{\mathbb{E}}_q\left[D_{\text{KL}}\left(q({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t,{\mathbf{x}}_0)\parallel p_{\theta }({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t)\right)\right]-D_{\text{KL}}\left(q({\mathbf{x}}_T|{\mathbf{x}}_0)\parallel p({\mathbf{x}}_T)\right)}$$

详细过程请参考DDPM优化目标公式推导（详细）

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4. 关键步骤：简化 KL 散度项

(a) 后验分布 $q({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t,{\mathbf{x}}_0)$ 的闭式解

由贝叶斯公式：
$$q({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t,{\mathbf{x}}_0)=\mathcal{N}({\mathbf{x}}_{t-1};{\tilde{\mathbf{\mu }}}_t({\mathbf{x}}_t,{\mathbf{x}}_0),{\tilde{\beta }}_t\mathbf{I})$$
其中：
$${\tilde{\mathbf{\mu }}}_t({\mathbf{x}}_t,{\mathbf{x}}_0)=\frac{\sqrt{{\bar{\alpha }}_{t-1}}{\beta }_t}{1-{\bar{\alpha }}_t}{\mathbf{x}}_0+\frac{\sqrt{{\alpha }_t}(1-{\bar{\alpha }}_{t-1})}{1-{\bar{\alpha }}_t}{\mathbf{x}}_t,{\tilde{\beta }}_t=\frac{1-{\bar{\alpha }}_{t-1}}{1-{\bar{\alpha }}_t}{\beta }_t$$
（记 ${\alpha }_t=1-{\beta }_t$, ${\bar{\alpha }}_t={\prod }_{i=1}^t{\alpha }_i$）

(b) 参数化均值 ${\mathbf{\mu }}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t)$

设 $p_{\theta }({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t)=\mathcal{N}({\mathbf{x}}_{t-1};{\mathbf{\mu }}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t),{\mathbf{\Sigma }}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t))$。
为匹配后验分布，选择：
$${\mathbf{\mu }}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t)={\tilde{\mathbf{\mu }}}_t\left({\mathbf{x}}_t,\frac{{\mathbf{x}}_t-\sqrt{1-{\bar{\alpha }}_t}{\mathbf{ϵ}}_{\theta }}{\sqrt{{\bar{\alpha }}_t}}\right)$$
代入闭式解得：
$${\mathbf{\mu }}_{\theta }=\frac{1}{\sqrt{{\alpha }_t}}\left({\mathbf{x}}_t-\frac{{\beta }_t}{\sqrt{1-{\bar{\alpha }}_t}}{\mathbf{ϵ}}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t)\right)$$

© KL 散度的闭式解

两个高斯分布的 KL 散度为：
$$D_{\text{KL}}(\mathcal{N}({\mathbf{\mu }}_1,{\mathbf{\Sigma }}_1)\parallel \mathcal{N}({\mathbf{\mu }}_2,{\mathbf{\Sigma }}_2))=\frac{1}{2}\left[\log \frac{|{\mathbf{\Sigma }}_2|}{|{\mathbf{\Sigma }}_1|}-d+\text{tr}({\mathbf{\Sigma }}_2^{-1}{\mathbf{\Sigma }}_1)+({\mathbf{\mu }}_2-{\mathbf{\mu }}_1{)}^{\top }{\mathbf{\Sigma }}_2^{-1}({\mathbf{\mu }}_2-{\mathbf{\mu }}_1)\right]$$
假设 ${\mathbf{\Sigma }}_{\theta }={\sigma }_t^2\mathbf{I}$（常取 ${\sigma }_t^2={\beta }_t$ 或 ${\tilde{\beta }}_t$），则：
$$D_{\text{KL}}=\frac{1}{2{\sigma }_t^2}\Vert {\tilde{\mathbf{\mu }}}_t-{\mathbf{\mu }}_{\theta }{\Vert }^2+C$$
代入 ${\mathbf{\mu }}_{\theta }$ 和 ${\tilde{\mathbf{\mu }}}_t$ 的表达式：
$${\tilde{\mathbf{\mu }}}_t-{\mathbf{\mu }}_{\theta }=\frac{{\beta }_t}{\sqrt{{\alpha }_t}\sqrt{1-{\bar{\alpha }}_t}}\left(\mathbf{ϵ}-{\mathbf{ϵ}}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t)\right)$$
其中 ${\mathbf{x}}_t=\sqrt{{\bar{\alpha }}_t}{\mathbf{x}}_0+\sqrt{1-{\bar{\alpha }}_t}\mathbf{ϵ}$。最终：
$$\boxed{D_{\text{KL}}\propto {\mathbb{E}}_{{\mathbf{x}}_0,\mathbf{ϵ}}\left[\Vert \mathbf{ϵ}-{\mathbf{ϵ}}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t){\Vert }^2\right]}$$

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5. 最终优化目标

忽略常数项和权重，DDPM 的简化目标为：
$${\mathcal{L}}_{\text{simple}}(\theta )={\mathbb{E}}_{t,{\mathbf{x}}_0,\mathbf{ϵ}}\left[\Vert \mathbf{ϵ}-{\mathbf{ϵ}}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t){\Vert }^2\right]$$
其中：

• $t\sim \text{Uniform}(1,T)$
• ${\mathbf{x}}_0\sim q({\mathbf{x}}_0)$
• $\mathbf{ϵ}\sim \mathcal{N}(0,\mathbf{I})$
• ${\mathbf{x}}_t=\sqrt{{\bar{\alpha }}_t}{\mathbf{x}}_0+\sqrt{1-{\bar{\alpha }}_t}\mathbf{ϵ}$

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关键结论

DDPM 通过训练一个网络 ${\mathbf{ϵ}}_{\theta }$ 预测添加到样本中的噪声，最小化噪声预测的均方误差，从而实现数据生成。此目标等价于对数据分布的梯度（分数）进行匹配，与基于分数的生成模型有深刻联系。

补充内容（优化思路）

变分下界（VLB）最终简化公式的逐项解析与优化思路

最终VLB公式为：
$$\begin{array}{rl}\text{VLB}=& {\mathbb{E}}_{q({\mathbf{x}}_1|{\mathbf{x}}_0)}[\log p_{\theta }({\mathbf{x}}_0|{\mathbf{x}}_1)]\\ & -\sum _{t=2}^T{\mathbb{E}}_{q({\mathbf{x}}_t|{\mathbf{x}}_0)}\left[D_{\text{KL}}(q({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t,{\mathbf{x}}_0)\parallel p_{\theta }({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t))\right]\\ & -D_{\text{KL}}(q({\mathbf{x}}_T|{\mathbf{x}}_0)\parallel p({\mathbf{x}}_T))\end{array}$$

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1. 重构项 (Reconstruction Term)

$${\mathbb{E}}_{q({\mathbf{x}}_1|{\mathbf{x}}_0)}[\log p_{\theta }({\mathbf{x}}_0|{\mathbf{x}}_1)]$$

• 含义：
  衡量从第一步带噪样本 ${\mathbf{x}}_1$ 重建原始数据 ${\mathbf{x}}_0$ 的质量。

  • $q({\mathbf{x}}_1|{\mathbf{x}}_0)$：前向过程第一步（${\mathbf{x}}_0\to {\mathbf{x}}_1$)
  • $p_{\theta }({\mathbf{x}}_0|{\mathbf{x}}_1)$：反向生成过程的第一步（${\mathbf{x}}_1\to {\mathbf{x}}_0$)

• 物理意义：
  评估模型在轻度噪声水平（$t=1$）下的数据重建能力。
  对于图像数据，此项常建模为离散分布（如像素级交叉熵）或连续分布（如高斯似然）。

• 优化作用：
  确保生成过程最终输出高质量样本。实际训练中此项影响较小（因 $t=1$ 噪声水平低）。

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2. 去噪匹配项 (Denoising Matching Term)

$$-\sum _{t=2}^T{\mathbb{E}}_{q({\mathbf{x}}_t|{\mathbf{x}}_0)}\left[D_{\text{KL}}(q({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t,{\mathbf{x}}_0)\parallel p_{\theta }({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t))\right]$$

• 含义：
  核心优化项！要求反向生成过程 $p_{\theta }$ 匹配前向过程的后验分布 $q$。

  • $q({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t,{\mathbf{x}}_0)$：已知 ${\mathbf{x}}_0$ 和 ${\mathbf{x}}_t$ 时 ${\mathbf{x}}_{t-1}$ 的真实后验分布（可解析计算的高斯分布）
  • $p_{\theta }({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t)$：参数化的反向生成模型（神经网络预测）

• 物理意义：
  在每一步 $t$，强制生成模型从 ${\mathbf{x}}_t$ 预测 ${\mathbf{x}}_{t-1}$ 的分布接近理论最优去噪分布。

• 关键推导结论：
  该KL散度可简化为 噪声预测的均方误差：
  $$D_{\text{KL}}\propto \Vert \mathbf{ϵ}-{\mathbf{ϵ}}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t){\Vert }^2$$
  其中 ${\mathbf{x}}_t=\sqrt{{\bar{\alpha }}_t}{\mathbf{x}}_0+\sqrt{1-{\bar{\alpha }}_t}\mathbf{ϵ}$，${\mathbf{ϵ}}_{\theta }$ 是预测噪声的神经网络。

• 优化作用：
  主导整个训练过程（占损失函数权重的99%以上）。
  将复杂的分布匹配问题转化为简单的监督学习：训练网络 ${\mathbf{ϵ}}_{\theta }$ 预测加入的噪声 $\mathbf{ϵ}$。

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3. 先验匹配项 (Prior Matching Term)

$$-D_{\text{KL}}(q({\mathbf{x}}_T|{\mathbf{x}}_0)\parallel p({\mathbf{x}}_T))$$

• 含义：
  衡量前向过程最终分布 $q({\mathbf{x}}_T|{\mathbf{x}}_0)$ 与预设先验 $p({\mathbf{x}}_T)$ 的相似度。

  • $q({\mathbf{x}}_T|{\mathbf{x}}_0)=\mathcal{N}({\mathbf{x}}_T;\sqrt{{\bar{\alpha }}_T}{\mathbf{x}}_0,(1-{\bar{\alpha }}_T)\mathbf{I})$
  • $p({\mathbf{x}}_T)=\mathcal{N}(0,\mathbf{I})$（标准高斯分布）

• 物理意义：
  确保前向过程结束时，噪声分布接近标准高斯分布（生成过程的起点）。

• 优化作用：

  • 当 ${\bar{\alpha }}_T\approx 0$ 时（DDPM通常满足），此项趋近于0（因 $q({\mathbf{x}}_T|{\mathbf{x}}_0)\approx \mathcal{N}(0,\mathbf{I})$)。
  • 实际训练中常被忽略，因其不依赖可训练参数 $\theta$ 且值极小。

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整体优化思路分析

1. 核心优化目标

最大化 $\log p_{\theta }({\mathbf{x}}_0)$ 的下界（VLB），等价于最小化：
$${\mathcal{L}}_{\text{VLB}}=-\text{VLB}={\mathcal{L}}_0+\sum _{t=2}^T{\mathcal{L}}_t+{\mathcal{L}}_T$$
其中：

• ${\mathcal{L}}_0=-\mathbb{E}[\log p_{\theta }({\mathbf{x}}_0|{\mathbf{x}}_1)]$（重构损失）
• ${\mathcal{L}}_t=\mathbb{E}[D_{\text{KL}}(q\parallel p_{\theta })]$（去噪匹配损失）
• ${\mathcal{L}}_T=D_{\text{KL}}(q({\mathbf{x}}_T|{\mathbf{x}}_0)\parallel p({\mathbf{x}}_T))$（先验匹配损失）

2. 实际训练简化

1. 忽略 ${\mathcal{L}}_T$：
   因 ${\bar{\alpha }}_T\approx 0$，此项可忽略（接近0）。

2. 简化 ${\mathcal{L}}_0$：
   用均方误差替代离散分布建模（如对于图像数据）。

3. 主导项 ${\mathcal{L}}_t$ 的转化：
   通过数学推导，将KL散度转化为噪声预测损失：
   $${\mathcal{L}}_t\propto {\mathbb{E}}_{{\mathbf{x}}_0,\mathbf{ϵ},t}\Vert \mathbf{ϵ}-{\mathbf{ϵ}}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t){\Vert }^2$$

4. 均匀时间步采样：
   为稳定训练，对 t ∼ Uniform { 1 , . . . , T } t \sim \text{Uniform}\{1,...,T\} t∼Uniform{1,...,T} 采样并去权重：
   $${\mathcal{L}}_{\text{simple}}={\mathbb{E}}_{t,{\mathbf{x}}_0,\mathbf{ϵ}}\Vert \mathbf{ϵ}-{\mathbf{ϵ}}_{\theta }({\mathbf{x}}_t,t){\Vert }^2$$

3. 物理意义图解

生成过程（反向）: x_T ≈ N(0,I) → [pθ(x_{T-1}|x_T)] → ... → [pθ(x_0|x_1)] → x_0
                              ↑ 匹配          ↑ 匹配          ↑ 匹配
前向过程      : x_0 → [q(x1|x0)] → x_1 → ... → [q(x_T|x_{T-1})] → x_T
             重构项↑      去噪匹配项↑           先验匹配项↑

4. 为什么此优化有效？

• 解耦复杂性：
  将高维数据分布匹配问题分解为 $T$ 个简单的高斯分布匹配任务。
• 渐进式优化：
  通过时间步 $t$ 控制噪声水平，从易（高噪声）到难（低噪声）逐步训练。
• 闭式解指导：
  利用前向过程后验 $q({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t,{\mathbf{x}}_0)$ 的解析解提供训练目标。
• 隐式分数匹配：
  噪声预测等价于学习数据分布的梯度场（${\mathbf{ϵ}}_{\theta }\propto -{\nabla }_{{\mathbf{x}}_t}\log p({\mathbf{x}}_t)$）。

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总结

项	含义	优化作用	实际处理
重构项	从 ${\mathbf{x}}_1$ 重建 ${\mathbf{x}}_0$	保证最终输出质量	保留或用MSE替代
去噪匹配项	匹配反向生成与前向后验分布	核心训练目标（>99%权重）	转化为噪声预测损失
先验匹配项	对齐 ${\mathbf{x}}_T$ 与标准高斯	确保生成起点正确	忽略（值≈0）

DDPM的创新优化思路：
将生成建模问题转化为序列化的噪声预测任务，通过：

1. 利用前向过程后验的闭式解提供训练目标
2. 将KL散度转化为均方误差损失
3. 均匀采样时间步简化训练
   使扩散模型可稳定训练于高维数据（如图像、音频），成为生成式AI的核心框架。