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本文将从扩散模型的本质_、扩散模型的原理、扩散模型的应用_三个方面，带您一文搞懂扩散模型 Diffusion Models。
扩散模型Diffusion Models
一、扩散模型的本质
扩散模型的定义：Diffusion Models是一种新型的、先进的生成模型，用于生成与训练数据相似的数据，可以生成各种高分辨率图像。
扩散模型的定义
扩散模型的核心思想：Diffusion Models是一种受到非平衡热力学启发的生成模型，其核心思想是通过模拟扩散过程来逐步添加噪声到数据中，并随后学习反转这个过程以从噪声中构建出所需的数据样本。
扩散过程
扩散模型的本质：利用马尔可夫链来定义扩散步骤，通过每一步的状态转移来逐渐将数据“破坏”成纯噪声。然后，通过训练神经网络来逼近真实的反转扩散过程，扩散模型能够从纯噪声中逐步还原出原始数据。
扩散模型的本质
二、扩散模型的原理
扩散模型的工作原理：Diffusion Models通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，然后通过学习反转的去噪过程来恢复数据。训练后，我们可以使用 Diffusion Model将随机采样的噪声传入模型中，通过学到的去噪过程来生成数据。
扩散模型的工作原理
扩散模型是一种隐变量模型，它使用马尔可夫链来映射到隐空间。这种映射使得模型能够在隐空间中捕捉数据的内在结构和模式。
扩散模型的隐空间
马尔可夫链：无记忆的随机过程，具有马尔可夫性质，即未来只与现在有关，而与过去无关。
马尔可夫链
扩散模型的组成部分：扩散模型主要包含前向扩散和逆扩散两部分。
前向扩散和逆扩散
前向扩散：向原始数据逐步添加噪声的过程，直到数据变为纯噪声。
虽然这个过程本身并不能直接生成图片，但它对于理解扩散模型的工作原理以及构建训练样本的目标（ground truth，简称GT）至关重要。
前向扩散
逆扩散：前向扩散的逆操作，从纯噪声开始，逐步去除噪声以还原出原始数据。
这个过程依赖于模型学习到的如何从噪声中恢复出原始数据的模式。模型通过神经网络学习逆扩散过程，从而能够生成与原始数据相似的样本。
逆扩散
三、扩散模型的应用
稳定扩散模型（Stable Diffusion）：Stable Diffusion 是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。
稳定扩散模型
Stable Diffusion模型在2022年8月由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员推出，其核心技术来源于AI视频剪辑技术创业公司Runway的首席研究科学家Patrick Esser，以及慕尼黑大学机器视觉学习组的Robin Rombach。
stability.ai
DALL-E 2：由 OpenAI 开发，以基于文本描述的高度详细且富有创意的图像而闻名。
DALL-E 2
它使用先进的扩散技术来生成既富有想象力又逼真的图像，使其成为创意和艺术应用中的流行工具。
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