近年来,生成工具的惊人增长为许多令人兴奋的应用提供了动力,这些应用包括从文本到图像的生成和从文本到视频的生成。这些生成工具背后的基本原理是扩散的概念,一种特殊的采样机制,它克服了之前方法中被认为难以解决的一些缺点。这个教程的目标是讨论扩散模型背后的基本思想。这个教程的目标受众包括对研究扩散模型或应用这些模型解决其他问题感兴趣的本科生和研究生

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扩散模型是近年来快速发展并得到广泛关注的生成模型。它通过一系列的加噪和去噪过程,在复杂的图像分布和高斯分布之间建立联系,使得模型最终能将随机采样的高斯噪声逐步去噪得到一张图像。
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