huggingface / huggingface/diffusers
Formulation of reverse diffusion process in DDPM ( 1 - alpha_prod_t = beta_prod_t assumption)
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 34.5k
- Forks
- 7.3k
- Merge moyen
- 3 j 3 h
- PR mergées (30 j)
- 91
Description
### Describe the bug
I looked into sampling code of DDPM, and I believe there's a mistake:
#### I believe the code makes assumption that 1 - alpha_prod_t = beta_prod_t, which simply isn't true.
Original sampling algorithm:
[original paper](https://arxiv.org/pdf/2006.11239)

x_0 prediction from sample and predicted noise :
Eqn 15 from paper, as referenced in code snippet as well:

code implementation in diffusers:
https://github.com/huggingface/diffusers/blob/1e8cf2763d37fa66cfba2fb87acfe3443068ce43/src/diffusers/schedulers/scheduling_ddpm.py#L446-L449
### Here, it clearly seems like the 1 - alpha_prod_t = beta_prod_t is being used.
investigated from post by @AlejandroBaron in https://github.com/huggingface/diffusers/discussions/9431_
### Reproduction
I haven't tested out code, but this seems fundamental formulation issue.
### Logs
_No response_
### System Info
0.30.3
### Who can help?
@sayakpaul @DN6 @yiy
Guide de contribution
Ouvrir le guide de contribution
Piste de recherche
Commencez dans src/diffusers/schedulers/scheduling_ddpm.py aux lignes 446-449, puis comparez l’implémentation avec Eq. 15 de l’article DDPM lié et la discussion référencée. Vérifiez si la relation signalée entre alpha_prod_t et beta_prod_t est effectivement supposée, et établissez le comportement correct avec une vérification reproductible avant de proposer une correction.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- python
- Domaine
- machine-learning
- Type d'issue
- Bug
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 35/100