什么是扩散模型(Diffusion Models)

AI解读 6个月前 硕雀
75 0

什么是扩散模型Diffusion Models

扩散模型(Diffusion Models,DM)是一种生成模型,通过模拟随机扩散过程来生成数据。其核心思想是将噪声从一些简单的分布转换为一个数据样本。具体来说,扩散模型(Diffusion Models)包括两个主要过程:前向扩散过程和反向扩散过程。

在前向扩散过程中,模型逐步向数据中添加噪声,最终将其转化为纯高斯噪声。例如,在图像生成的场景中,原始图像会被逐渐加入高斯噪声,直到完全变成噪声图像。

在反向扩散过程中,模型则尝试从噪声中恢复出原始数据。这一过程需要神经网络学习如何逐步去除噪声,最终生成高质量的数据样本。这个过程通常涉及到一个去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM),该模型通过逆向模拟扩散过程,从噪声中逐步恢复出原始数据。

扩散模型(Diffusion Models)的优势在于其出色的性能和训练稳定性,使其在深度生成模型中逐渐崭露头角,并成为新的SOTA(State of the Art)

来源:www.aiug.cn
声明:文章来源于网络,如有侵权请联系删除!