扩散模型
扩散模型是一类已经彻底改变了基于AI的内容创作的生成模型。这些模型通过逐渐向数据添加噪声，然后学习逆转这一过程来生成新样本。
概述
扩散模型已成为生成式AI中最强大的方法之一，特别是对于图像，但也越来越多地应用于音频、视频和3D内容等其他模态。它们的工作原理是：
- 前向过程：逐渐向数据添加噪声，直到变成纯噪声
- 反向过程：学习迭代去噪以生成新数据
主要优势
- 高质量生成
- 灵活的条件机制
- 与GANs相比训练更稳定
- 强大的理论基础
扩散模型的类型
本节介绍扩散模型的几个重要变体：
- VAE：变分自编码器的相关优化
- DDPM：原始的去噪扩散概率模型
- Score-based Diffusion：单阶段or两阶段扩散模型
- Stable Diffusion：用于文本到图像生成的潜在扩散模型
- 一致性模型：快速采样扩散变体
- Vector Quantized Diffusion：向量量化扩散模型
每个子章节都提供了关于模型架构、训练过程和应用的详细解释。