《扩散模型》最新教程，141页ppt

扩散模型报告总结摘要

1. 引言 扩散模型（Diffusion Models）是近年来在生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）、流模型等传统生成模型基础上发展起来的一种新型生成模型。它们通过一系列逐步添加噪声的过程将数据转化为噪声，再学习如何从纯噪声中重建原始数据，从而实现数据生成。
2. 基本原理 前向扩散过程：以图像为例，扩散模型首先定义一个逐步增加高斯噪声的过程，使得原始图像逐渐变得模糊直至完全不可辨认。 反向扩散过程：训练模型去学习如何逆转这个加噪过程，即如何逐步去除图像中的噪声，最终恢复出清晰的图像。 损失函数：基于证据下界（ELBO），损失函数主要关注于最小化预测噪声与实际噪声之间的差异，这有助于模型更好地学习数据分布。
3. 模型架构与发展 扩散模型通常采用U-Net架构，并结合自注意力机制来增强特征提取能力。此外，为了提高生成效率和质量，研究人员提出了一系列改进措施： 更快的采样方法：如DDIMs（Denoising Diffusion Implicit Models），允许跳过某些步骤以加速图像生成。 条件生成：通过引入额外信息（如类别标签、文本描述或另一张图片）指导生成特定类型的图像。 控制网络（ControlNet）：用于融入额外的条件信息，例如草图、深度图等，以实现更复杂的图像编辑任务。
4. 应用扩展 除了静态图像生成外，扩散模型还被应用于视频生成、音频合成、文本到语音转换等多个领域。例如，在视频生成方面，模型可以处理5维数据（批次、时间序列、通道数、高度、宽度），从而创建连贯且真实的视频片段；而在音乐生成中，则能够根据给定的文字提示创作旋律。
5. 大规模扩散模型 大型扩散模型如GLIDE、DALL-E系列、Imagen以及Stable Diffusion等已经展示了强大的性能。这些模型不仅能在更高的分辨率下生成逼真的图像，而且可以通过级联多个阶段进一步提升细节表现力。特别是Stable Diffusion，它通过在压缩后的潜在空间内运行扩散过程提高了计算效率，并支持多种条件输入形式来进行个性化定制。
6. 总结与展望 扩散模型因其灵活性和强大的生成能力而受到了广泛关注。随着研究的深入和技术的进步，未来我们可以期待更加高效、多样化以及易于使用的扩散模型出现，为计算机视觉、自然语言处理乃至生命科学等领域带来更多创新机会。 这份报告由IE大学的Laura Sánchez García和Julio Antonio Soto Vicente于2024年秋季学期准备，详细介绍了扩散模型的基本概念、技术细节及其广泛应用前景。