简介

Diffusion Model(扩散模型)是一类在深度学习中用于生成数据的模型。

扩散模型的基本思想是通过逐步向数据中添加噪声,将原始数据逐渐转变为完全的随机噪声,然后学习如何逆转这个噪声添加的过程,从而实现从随机噪声生成新的数据样本。

扩散模型具有以下一些优点:

  1. 能够生成高质量、多样化的样本。
  2. 在图像生成、音频生成等领域都取得了显著的成果。

其工作过程通常包括正向扩散过程(添加噪声)和反向去噪过程(生成数据)。在训练阶段,模型学习如何在反向过程中逐步去除噪声以恢复原始数据。在生成阶段,从随机噪声开始,通过模型逐步去噪,最终生成新的数据。

由于其出色的表现和生成能力,扩散模型在计算机视觉、自然语言处理等领域得到了广泛的研究和应用。

常见的 Diffusion Model 算法

以下是一些常见的 Diffusion Model 算法:

  1. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models):这是一种具有代表性的去噪扩散概率模型,通过逐渐添加噪声并学习逆向去噪过程来生成数据。
  2. NCSN(Neural Causal Semi-Supervised Networks):在图像生成任务中表现出色。
  3. Score-Based Diffusion Models:基于分数函数的扩散模型,通过估计数据的分数函数来实现生成。

这些算法在不同的应用场景和任务中都有着各自的优势和特点。