扩散模型是一类具有丰富理论基础的深度生成模型,在各种任务中都取得了令人印象深刻的结果。尽管扩散模型比其他最先进的模型取得了令人印象深刻的质量和样本合成多样性,但它们仍然存在昂贵的采样程序和次优的似然估计。近年来,研究人员对扩散模型性能的改进表现出极大的热情。扩散模型解释:从DDPM到稳定扩散。

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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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