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Diffusion Model
扩散模型
一句话理解
扩散模型学习逐步去除噪声，把随机噪声变成符合数据分布的样本。
训练学会每一步“擦掉一点噪声”，生成时从纯噪声反向走回来。
最好理解的例子
文生图时，模型从随机噪声开始，根据文本条件反复去噪，逐步形成与描述一致的图像。
核心机制
- 1
前向过程把真实样本逐步扰动为噪声。
- 2
模型学习每个噪声时刻应朝哪个方向去噪。
- 3
采样时从随机噪声反复执行反向更新，得到新样本。
关键关系
强关联
知识邻域
AI → Generative AI → Generative Models