6.3 扩散模型 (Diffusion Models) 简介

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6.3 扩散模型 (Diffusion Models) 简介 6.3 扩散模型 (Diffusion Models) 简介扩散模型 (Diffusion Models) 是一种生成模型，近年来在图像生成、音频合成等领域取得了显著的成果。与 GANs 和 VAEs 等其他生成模型不同，扩散模型基于非平衡热力学的理论，通过逐步将数据转换为噪声，然后再从噪声中逐步恢复数据的过程进行学习。这种方法在生成高质量、多样化的样本方面表现出色，并且训练过程相对稳定。 6.3.1 扩散模型的基本原理扩散模型的核心思想是将数据生成过程分解为两个阶段：前向扩散过程 (Forward Diffusion Process) 和反向扩散过程 (Reverse Diffusion Process)。