扩散模型中逆扩散过程的概率分布

在扩散模型中，特别是像生成对抗网络（GAN）中常见的反向传播过程中，逆扩散过程通常指的是从随机噪声开始逐渐恢复原始图像的过程。这个过程是基于反向传播算法，并通过一个称为“分数隐马尔科夫链”（score function）的梯度估计，如Sohl-Dickstein et al. (2015)中的Wasserstein GANs中的做法。

在这个过程中，生成器尝试将随机噪声转换成接近真实数据的概率分布，而逆过程则相反，它从已有的样本逐步抽取出噪声成分，模拟的是数据由复杂结构向简单初始状态扩散的过程。在每一步中，生成器会计算一个负梯度，表示当前状态下数据点回到噪声状态的概率分布方向，然后按照这个概率分布的梯度移动一小步，直到达到完全随机噪声。

这种逆扩散过程通常涉及连续的步骤，每一步都更新一次噪声，使得噪声变得更接近原始数据的潜在分布。其概率分布可以被理解为数据点如何从现有状态退回到噪声状态的概率密度函数。

相关问题

除了去噪扩散概率模型，还有什么类型的扩散模型

除了去噪扩散概率模型（Noisy Diffusion Probabilistic Model，NDPM），还有其他类型的扩散模型，主要用于生成对抗网络（GANs）中的潜在空间建模和图像生成任务。以下是几种常见的扩散模型：

1. **Score Matching** 或 **Score Network**：这种方法通过学习数据的真实分数函数来推断潜在分布，而不是直接从数据出发。

2. **Variational Diffusion Models (VDM)**：基于变分自编码器(VAE)思想，利用递归过程更新数据的表示，逐渐逼近真实数据的先验分布。

3. **Energy-Based Models (EBMs)**：这些模型不是通过随机步进来恢复原始信号，而是学习一个能量函数，然后通过采样找到最接近真实数据点的样本。

4. **Generative Flow Models**：如 Real NVP、 Glow 等，它们通过一系列变换构建复杂的联合分布，允许对数据进行高效和精确的逆向传播。

5. **Autoregressive Models (ARM)**：例如 PixelCNN 和 Transformer-based models，这些模型逐像素或特征地条件自适应地生成新图像。

每种模型都有其特点和适用场景，选择哪种取决于具体的任务需求和性能优化目标。

扩散模型捕捉分子分布

### 使用扩散模型进行分子分布模拟的方法

#### 扩散模型基础原理
扩散模型是一种强大的生成模型，其核心思想是在噪声中逐渐加入结构化信息以恢复原始数据。这一过程可以被看作是从高斯白噪音逐步退火到目标分布的过程[^2]。

#### 应用于分子分布的具体方法
为了利用扩散模型来模拟或分析分子分布，通常会遵循以下几个方面：

- **构建Score网络**：首先设计一个神经网络作为score函数估计器，该网络接收带噪样本及其对应的噪声水平作为输入，并预测原分布下的得分向量。

- **前向扩散过程**：定义一系列从初始纯噪声状态至最终接近真实分子构型的概率转换操作序列；每一步都增加少量随机扰动直到整个体系变得充分无序为止。

- **反向采样流程**：基于已训练好的score模型执行马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)，即从完全混乱的状态出发，借助于学习得到的逆向传播机制一步步去除干扰因素直至获得合理的化学实体表示形式。

import  torch
from  diffdock import ScoreModel, SubspaceUpdater

def simulate_molecular_distribution(score_model_path, protein_structure, num_samples=100):
        device  =  'cuda'  if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    
    score_model = ScoreModel().to(device)
    score_model.load_state_dict(torch.load(score_model_path))
     updater = SubspaceUpdater(protein_structure)

        samples = []
    for _ in range(num_samples):
        ligand_position = initialize_random_ligand()
        
        # Perform  MCMC sampling using the pre-trained score-based model and subspace updates.
        updated_ligand = updater.update(ligand_position,  score_model)
        samples.append(updated_ligand.detach().cpu())
    
    return samples

此代码片段展示了如何加载预训练过的分数模型并对其进行多次迭代更新以生成新的配体位置实例集合。这些新产生的配置可用于研究特定蛋白质环境内的潜在活性化合物的空间排列特性。