2.3 训练目标与损失函数 (Score Matching, ELBO)

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2.3 训练目标与损失函数 (Score Matching, ELBO) 2.3 训练目标与损失函数 (Score Matching, ELBO) 在上一章节中，我们已经对扩散模型的核心原理有了初步的了解。它就像一位技艺精湛的画家，能够将一幅充满噪声的图像，一步步地还原成清晰、逼真的艺术作品。然而，这位“画家”是如何学习到这种高超的技艺的呢？答案就在于它的训练目标和损失函数。简单来说，训练目标就是我们希望模型达成的目标，而损失函数则是衡量模型当前表现与目标差距的指标。通过不断地优化损失函数，模型就能逐渐逼近我们的训练目标，从而提升图像生成和编辑的能力。