3. 扩散模型架构与变体

文档摘要

扩散模型架构与变体生成式AI在图像生成与编辑中的应用：扩散模型架构与变体扩散模型（Diffusion Models）作为一种新兴的生成式模型，近年来在图像生成与编辑领域取得了令人瞩目的成就。它们以其卓越的生成质量、强大的可控性和灵活的编辑能力，吸引了学术界和工业界的广泛关注。本章节将深入探讨扩散模型的核心架构及其多种变体，旨在帮助读者全面了解这一领域的前沿进展。 3. 扩散模型架构与变体扩散模型的核心思想是通过逐步将数据样本转化为噪声，然后再从噪声中逐步恢复出数据样本。这一过程可以分为前向扩散过程和反向生成过程。前向扩散过程是一个马尔可夫过程，它逐步向数据中添加高斯噪声，直至数据完全变成噪声。反向生成过程则是一个逆向的马尔可夫过程，它从纯噪声开始，逐步去除噪声，最终生成数据样本。