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一、扩散模型介绍
扩散模型(Diffusion Model)是一种生成模型,最近在图像生成、视频生成、语音合成等领域取得了显著的进展。与传统的生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)不同,扩散模型通过逐步将噪声添加到数据并反转这一过程来生成新样本
二、扩散模型的基本原理
扩散模型的基本思想可以分为两个过程:正向扩散过程和反向生成过程。
-
正向扩散过程(Forward Diffusion Process):
- 这个过程从一个真实的样本数据
开始,逐步向样本添加噪声,生成一系列的中间状态
,
,…,
,最终达到一个
- 这个过程从一个真实的样本数据